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1.
Motor Imagery Electroencephalography (MI-EEG) has shown good prospects in neurorehabilitation, and the entropy-based nonlinear dynamic methods have been successfully applied to feature extraction of MI-EEG. Especially based on Multiscale Fuzzy Entropy (MFE), the fuzzy entropies of the τ coarse-grained sequences in τ scale are calculated and averaged to develop the Composite MFE (CMFE) with more feature information. However, the coarse-grained process fails to match the nonstationary characteristic of MI-EEG by a mean filtering algorithm. In this paper, CMFE is improved by assigning the different weight factors to the different sample points in the coarse-grained process, i.e., using the weighted mean filters instead of the original mean filters, which is conductive to signal filtering and feature extraction, and the resulting personalized Weighted CMFE (WCMFE) is more suitable to represent the nonstationary MI-EEG for different subjects. All the WCMFEs of multi-channel MI-EEG are fused in serial to construct the feature vector, which is evaluated by a back-propagation neural network. Based on a public dataset, extensive experiments are conducted, yielding a relatively higher classification accuracy by WCMFE, and the statistical significance is examined by two-sample t-test. The results suggest that WCMFE is superior to the other entropy-based and traditional feature extraction methods. 相似文献
2.
3.
实验确定了自行研制的L波段三维电子自旋共振成像(3D-ESRI)系统的检测灵敏度及成像分辨率指标. 用Tempo水溶液模型测量灵敏度结果表明: 样品体积为10 mm, 高30 mm,测量浓度1×10-4 mol/L水溶液的信噪比为S/N=4∶1;加梯度磁场后,样品浓度需>5×10-4 mol/L,样品体积为19 mm, 高30 mm时,获得的投影谱的信噪比可满足图像重建的需要. 用DPPH固体样品确定的成像分辨率结果<1 mm. 文中还对ESRI系统的
各项总体性能做了归纳总结. 相似文献
各项总体性能做了归纳总结. 相似文献
4.
基于移动Agent技术的医学图像检索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有医学图像检索方法中,检索算法速度较慢、准确性较低以及远程检索时占用大量带宽等问题,设计并实现了一种基于移动Agent技术的医学图像检索方法,重点讨论了该方法实现的关键技术,包括提升框架下的M带整数小波变换和提取多通道纹理特征的检索算法.模拟实验结果表明,该方法实时性较强,占用网络带宽较少,采用的算法运算速度提高近10倍、运算复杂度降低约50%,提取的纹理特征能充分表达图像内容,较好地满足了医学图像的检索要求,实现了对医学图像库快速较准确的检索. 相似文献
5.
A new type of optoelectronic cellular neural network has been developed by providing the capability of coefficients adjusment of cellular neural network (CNN) using Widrow based perceptron learning algorithm. The new supervised cellular neural network is called Widrow-CNN. Despite the unsupervised CNN, the proposed learning algorithm allows to use the Widrow-CNN for various image processing applications easily. Also, the capability of CNN for image processing and feature extraction has been improved using basic joint transform correlation architecture. This hardware application presents high speed processing capability compared to digital applications. The optoelectronic Widrow-CNN has been tested for classic CNN feature extraction problems. It yields the best results even in case of hard feature extraction problems such as diagonal line detection and vertical line determination. 相似文献
6.
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8.
9.
奇异类内离差矩阵条件下的Fisher最优判据 总被引:1,自引:0,他引:1
特征提取是模式分类与识别的重要环节,Fisher最优判据是特征提取的基本方法之一.本文提出了一种计算奇异类内离差矩阵条件下Fisher最优判据的新方法,并给出了计算步骤. 相似文献
10.
基于Karhunen-Loève变换和小波谱特征矢量量化的三维谱像数据压缩 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了基于Karhunen Lo埁ve变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法耍幔颍瑁酰睿澹?Lo埁ve变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Lo埁ve变换的消除谱相关性优良性能 ,应用二维小波变换消除空间相关性 ,在小波变换域内应用二维集分割嵌入块编码和一维谱特征矢量量化对三维谱像数据压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :Karhunen Lo埁ve变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化编码比Karhunen Lo埁ve变换 /小波变换 /改进对块零树编码和Karhunen Lo埁ve变换 /小波变换 /快速矢量量化编码方法在同样压缩比条件下 ,峰值信噪比提高 2dB和 1dB以上 ,而速度提高了 1.5和 8倍 ,整体压缩性能有较大的提高 相似文献