一种新的变步长ICA自适应算法

结合互信息极小的优化判据，基于估计函数期望平方准则、外点法和最速下降法的思想，本文导出了一种新的变步长独立分量分析(ICA)自适应算法。该算法克服了固定步长在分离矩阵推导过程中出现的稳态失调问题，比基于模拟退火步长的ICA算法有更快的仞始收敛速度和较高的分离精度。同时，该算法还具有较好的时变系统跟踪能力。理论分析和仿真计算结果证实了其可以有效地提高ICA的自适虚性，更准确地完成盲信号分离。     

匹配追踪算法及其在MI-EEG的应用

介绍了采用随机时频函数词典的匹配追踪法（Matching Pursuit，MP）的基本原理，及其在运动想象脑电（Motor Imagination EEG，MI—EEG）分析中的应用。该算法可将信号分解成一系列时频原子函数的线性组合，并在每次分解前自适应地初始化时频原子的参数，它具有较高时-频分辨率和信号微观结构的参数化表示的优点。模拟信号分析表明MP算法可在强噪声背景下表达信号的基本时-频特征。在MI—EEG应用中，MP算法分析出脑电特定频率成分（如α波、β波）的一些规律，它们符合运动相关的mu节律的结论，且发生了事件相关EEG现象。     

基于复合型神经网络的非线性ICA及其在SCP少次提取中应用研究

该文提出一种基于MISEP和NLFA方法的复合无监督多层感知神经网络模型解决非线性独立分量分析(ICA)的解混问题,并对MISEP神经网络中用到的两种Sigmoid函数及新引入的径向基函数(RBF)作了信号分离性能的对比分析。实验结果表明,本文方法可以更好地从非线性混合信号中复现源信号,稳定性高,同时应用于慢皮层电位(SCP)的少次提取,经与相干平均法比较,波形的整体提取效果明显。     

室性早搏的实时检测方法研究

本文尝试模糊推理方法模仿人的知识表达和推理过程，并与神经网络相结合，实现心电图中的室性早搏实时自动检测。用ＭＩＴ心律失常数据库对算法所作的评价结果表明，该算法是异位心搏自动检测的一个有效方法。     

基于Fourier-Bessel级数的Bessel型超声场二次谐波近场特性研究

将Fourier-Bessel级数引入KZK方程的求解，用于计算黏滞媒质中零阶Bessel型超声场的二次谐波声场，得到其级数形式的解析解，并由此得出二次谐波声场在近场分布的一个新结论.设声源表面声压分布为J₀(α₀r)，则二次谐波声压在近场的径向分布服从J²₀(α₀r)函数规律.这一结论合理解释了相关的实验结果，表明二次谐波声场在近场和远场有不同的径向分布，从而解决了非线性Bessel型超声场二次谐波的近场分布问题.研究还发现二次谐波声场具有类似基波声场的有限衍射特性.给出了一个数值计算和仿真实例.     

构造多分辨率小波表征QRS综合波的频率分布特性

本文讨论了用多分辨率分析(MRA)方法构造具有良好频率特性的带限正交(FLO)小波。并根据小波系数的能量在不同分辨率下的分布,定义了一种能够反映ORS综合波频率成分分布的特征参数。通过对MIT心律失常数据厍中波形的测试,结果显示室性QRS波的值通常小于正常的QRS波。并且该参数,特别是采用FLO小波计算时,能够明显区分正常和室性心搏,并有较强的抗干扰能力。     

脑电序列的延迟时间研究

在脑电序列相空间重构的基础上计算非线性测度是研究大脑功能和状态的重要方法。延迟时间不仅影响重构质量,而且与脑电序列的特性有关,直接反映了大脑活性。本文以睡眠脑电序列为实验对象,采用自适应单元分割法计算互信息,按互信息极小原则确定延迟时间。结果表明,延迟时间反映了睡眠时相的差别,其大小与脑电复杂性和大脑的活跃程度负相关。     

区域指导的彩色图像插值

本文提出了一种针对彩色图像的区域指导的插值算法.该方法首先从低分辨率图像中计算象素沿梯度方向的1、2阶方向导数,然后把彩色图像划分为常数、线性和非线性区域,并对不同的区域施用不同复杂度的滤波器.实验结果表明,与传统的双线性插值相比,该方法可以明显改进插值图像的质量;重建所需的时间也比单纯使用复杂滤波器的时间减少很多,并且可以实现彩色图像的任意放大.     

基于小波变换的脑电信号噪声消除方法

本文探讨了基于正交小波变换的脑电（ＥＥＧ）信号分析方法,并利用小波变换对脑电中瞬态脉冲干扰进行检测和消除。实验结果表明,在对脑电信号进行分析和处理方面,小波变换较之传统傅立叶变换方法具有明显的优点。