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基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析
1
作者 李昕 张晴 +2 位作者 张莹 谢平 尹立勇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期135-144,共10页
帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段... 帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。研究结果揭示了独特的连接模式,Delta和Theta波段的连接更紧密,而Alpha、Beta和Gamma波段的连接更稀疏。帕金森病(PD)患者与对照组之间的Theta、Alpha、Beta和Gamma频带存在显著差异(p<0.05)。因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。 展开更多
关键词 智能信息处理 帕金森轻度认知障碍 脑电 脑功能网络 特征提取 效率密度
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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究
2
作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多
关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子群优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 副粒子增缓策略
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基于GA-BLS方法的手势识别研究
3
作者 杜义浩 曹添福 +1 位作者 范强 王孝冉 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期121-127,共7页
为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化宽度学习(broad learning system,BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BL... 为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化宽度学习(broad learning system,BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BLS模型。利用所提模型对8种手势下的A型超声信号和肌电信号进行手势识别分析,并与SVM、KNN、RF、LDA等方法进行对比,以验证所研究方法的有效性;将长时间段下的A型超声信号和肌电信号切分成4个数据段,发现随着肌肉疲劳程度的增加,手势识别的准确率均呈现出明显下降的趋势,而且A型超声信号相较于肌电信号具有更好的抗疲劳特性。 展开更多
关键词 手势识别 生理信号 遗传算法 宽度学习 肌肉疲劳 弹性网络回归
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基于铷里德堡原子的频率可调谐微波电场测量
4
作者 阮伟民 张映昀 +3 位作者 冯志刚 周亚东 宋振飞 屈继峰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期97-102,共6页
基于里德堡原子的能级调控特性实现了微波电场连续调谐测量。用铷原子气室作为微波电场传感器同时去感知待测微波场和调谐微波场,利用强调谐场对里德堡原子能级精细调节实现了待测场共振频率的同步改变,从而拓展了现有单频点微波测量的... 基于里德堡原子的能级调控特性实现了微波电场连续调谐测量。用铷原子气室作为微波电场传感器同时去感知待测微波场和调谐微波场,利用强调谐场对里德堡原子能级精细调节实现了待测场共振频率的同步改变,从而拓展了现有单频点微波测量的频率响应范围。在与68P_(3/2)→66D_(5/2)跃迁共振的调谐场作用下,利用测量的AT分裂光谱的幅值差来确定待测场共振频点的调谐变化,最终使共振的6.916 GHz待测场的共振频率的调谐范围从原有的30 MHz极限拓宽至150 MHz,为微波电场的量子计量及拓展应用奠定技术基础。 展开更多
关键词 微波量子计量 里德堡原子 微波电场 量子相干 能级调谐
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改进的轻量级行人目标检测算法
5
作者 金梅 任婷婷 +2 位作者 张立国 闫梦萧 沈明浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期186-193,共8页
针对行人目标数量密集、目标尺度小和目标周围背景光照强弱不一而导致的检测精度低的问题,提出一种基于特征融合的轻量化行人检测算法。以TinyYOLOv4为基础框架,首先,搭建新的主干特征提取网络(CSPDarknet53-S),在原主干网络的基础上加... 针对行人目标数量密集、目标尺度小和目标周围背景光照强弱不一而导致的检测精度低的问题,提出一种基于特征融合的轻量化行人检测算法。以TinyYOLOv4为基础框架,首先,搭建新的主干特征提取网络(CSPDarknet53-S),在原主干网络的基础上加入新的特征提取模块(REM)来增强网络提取行人特征的能力。其次,改进特征融合结构,在主干网络提取高低层特征图后,先是在主干网络与特征融合网络间加入特征融合模块(RM-block)来增大感受野;然后引入浅层特征信息保留更多小目标特征,形成新的特征融合网络(IFFM)。最后,通过YOLO Head对融合来的特征图进行处理获得输出结果。实验结果表明,提出的算法在行人数据集(PASCAL VOC2007和VOC2012的person数据)上取得了较高的检测精度以及较好的检测效果。 展开更多
关键词 目标检测 特征融合 浅层特征 TinyYOLOv4算法 注意力机制
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基于FMCW雷达的多目标生命体征信号检测
6
作者 潘良 刘康 张远辉 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期112-120,共9页
应用雷达在复杂场景下检测生命体征时,为了解决现有的多人体目标检测和干扰滤除以及心跳信号干扰滤除的问题,提出了一种应用调频连续波(FMCW)雷达检测多目标生命体征信号的方法。首先,介绍了雷达检测原理与信号模型,阐述了整个雷达信号... 应用雷达在复杂场景下检测生命体征时,为了解决现有的多人体目标检测和干扰滤除以及心跳信号干扰滤除的问题,提出了一种应用调频连续波(FMCW)雷达检测多目标生命体征信号的方法。首先,介绍了雷达检测原理与信号模型,阐述了整个雷达信号的处理流程,即多目标距离单元检测、相位提取、生命体征信号提取。其中在多目标距离检测过程中,提出1种改进的单元平均恒虚警率(CA-CFAR)算法,该方法具有自适应检测门限特点的同时,解决了传统CA-CFAR算法目标附近距离门重复检测的问题,实现多目标检测;在生命体征信号提取过程中,运用自动多尺度峰值检测(AMPD)算法估计呼吸率与心率,过滤无效的波峰干扰,提高对心跳检测的鲁棒性。最后,通过多组测试,相较于常用的频谱分析估算方法,呼吸速率和心率检测的平均误差率分别降低了3.67%和3.31%,验证了所提方法的可行性和准确性。 展开更多
关键词 生命体征检测 非接触测量 调频连续波雷达 自动多尺度峰值检测 心率 呼吸速率
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基于特征优化和BSO-RBF神经网络的NO_(x)浓度预测模型
7
作者 张国兴 王世朋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期285-293,共9页
针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后... 针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后的变量作为模型的最终输入变量,并使用天牛群优化(beetle swarm optimization,BSO)算法对神经网络超参数进行寻优,建立入口NO_(x)浓度预测模型。结果表明,经过特征优化后的变量放入模型后,其预测结果要优于原始变量:经特征优化及时延处理后的模型其S_(RMSE)减少了44.5%,R^(2)增加了2.3%,经过BSO确定后的神经网络超参数使得模型精度也得到了进一步提升。 展开更多
关键词 NO_(x)浓度预测 特征优化 天牛群优化算法 径向基函数 神经网络
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超大型低反射镜面单锥脉冲电场标准装置 被引量：1
8
作者 何梓滨 邢昊 +4 位作者 蒋廷勇 柴昊 吴梦娟 王晓嘉 张荟如 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期117-126,共10页
针对现有镜面单锥TEM室用作脉冲电场传感器校准时存在测试尺寸空间较小、低频响应较差、内部与环境反射影响测量准确度等问题,采用超大型精密单锥结构、终端阻抗加载和低反射异形电波暗室等方法,在仿真优化分析基础上,设计研制了基于超... 针对现有镜面单锥TEM室用作脉冲电场传感器校准时存在测试尺寸空间较小、低频响应较差、内部与环境反射影响测量准确度等问题,采用超大型精密单锥结构、终端阻抗加载和低反射异形电波暗室等方法,在仿真优化分析基础上,设计研制了基于超大型低反射镜面单锥的脉冲电场标准装置。该镜面单锥母线长2 m,能够适应脉冲宽度大于5 ns的脉冲信号,整体装置所产生的标准脉冲电场幅值50~150 V/m可调、脉冲前沿小于100 ps、脉冲宽度大于5 ns,满足装备测试脉冲电场传感器的大空间、宽频带、高准确度校准需求。 展开更多
关键词 镜面单锥 脉冲电场标准 阻抗匹配 电波暗室
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基于WOA-LSSVM模型的近临界区CO_(2)物性预测 被引量：1
9
作者 贺三 唐凯 +2 位作者 张茂超 薛雅文 薛世奇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期803-809,共7页
针对CO_(2)状态方程难以准确预测CO_(2)在近临界区的物性参数的问题,采用以鲸鱼优化算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型(WOA-LSSVM),对近临界区CO_(2)物性进行预测。预测结果表明:同REFPROP软件与PSO-LSSVM模型相比,WOA-... 针对CO_(2)状态方程难以准确预测CO_(2)在近临界区的物性参数的问题,采用以鲸鱼优化算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型(WOA-LSSVM),对近临界区CO_(2)物性进行预测。预测结果表明:同REFPROP软件与PSO-LSSVM模型相比,WOA-LSSVM模型预测近临界区CO_(2)物性具有更高的精度。相比REFPROP软件,WOA-LSSVM模型将密度与粘度预测结果的均方根误差由133.67、9.33降至35.61、1.58,平均相对误差由31.8%、30.25%降至6.88%、3.88%,决定系数由0.59、0.62提高至0.86、0.83。此外,相对误差在10%以下占比均由0%分别提高到69.23%、92.31%。 展开更多
关键词 计量学 CO_(2)物性预测 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机 近临界区 密度 粘度
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改进遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构算法 被引量：1
10
作者 刘浩然 苏昭玉 +2 位作者 张力悦 王念太 范瑞星 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期120-126,共7页
贝叶斯网络是数据挖掘领域的一种重要方法。针对贝叶斯网络结构学习算法寻优效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进的混合遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先利用深度优先搜索对最大支撑树的节点进行... 贝叶斯网络是数据挖掘领域的一种重要方法。针对贝叶斯网络结构学习算法寻优效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进的混合遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先利用深度优先搜索对最大支撑树的节点进行拓扑排序;然后利用动态变异及最优交叉算子构建适用于节点序寻优的改进捕食行为,引入动态参数因子来增强算法局部寻优能力;最后与K2算法结合得到最优的贝叶斯网络结构。用3种不同大小的标准网络数据集中进行实验,结果表明,该算法收敛到较优值,寻优效率高于其它同类优化算法。 展开更多
关键词 计量学 贝叶斯网络结构学习 深度优先搜索 节点序寻优 动态参数因子 K2算法
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在片电容测量系统溯源及测量方法研究
11
作者 丁晨 乔玉娥 +2 位作者 刘岩 翟玉卫 吴爱华 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期1735-1739,共5页
针对在片电容参数溯源及测量不准确问题,提出一种溯源及测量方法,通过在片形式的直通线将测量结果与成熟的四端对标准电容器的量值联系起来,实现了在片电容参数的溯源。通过定量研究干扰回路对测量结果的影响,对探针系统及测量线缆的影... 针对在片电容参数溯源及测量不准确问题,提出一种溯源及测量方法,通过在片形式的直通线将测量结果与成熟的四端对标准电容器的量值联系起来,实现了在片电容参数的溯源。通过定量研究干扰回路对测量结果的影响,对探针系统及测量线缆的影响进行修正,准确测量在片电容值,使得测量数据的准确性可验证,计量级在片电容测量系统测量准确度提高0.08%。 展开更多
关键词 计量学 在片电容参数 在片直通线 四端对标准电容器 干扰回路 溯源
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IEEE 1057数字波形记录仪标准的发展述评
12
作者 梁志国 何昭 +2 位作者 冯秀娟 刘渊 孙璟宇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期1113-1120,共8页
详细介绍了IEEE Std 1057数字波形记录仪标准历次版本的技术参数变化,探讨了其所涉及的13类指标特性划分的思想意图,对其所使用的6种基本方法进行了分析与阐述。同时,讨论了标准中仍然存在的一些问题及不足,包括时基误差、多通道同步、... 详细介绍了IEEE Std 1057数字波形记录仪标准历次版本的技术参数变化,探讨了其所涉及的13类指标特性划分的思想意图,对其所使用的6种基本方法进行了分析与阐述。同时,讨论了标准中仍然存在的一些问题及不足,包括时基误差、多通道同步、绝对延迟、触发参数误差、正弦拟合收敛性等问题,并对该方向未来的发展进行了展望。 展开更多
关键词 计量学 数字波形记录仪 数据采集系统 数字示波器 标准 校准 测试
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PCM设备电容参数整体校准方法研究
13
作者 乔玉娥 刘霞美 +2 位作者 丁晨 朱超 吴爱华 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期962-967,共6页
半导体行业中普遍使用的工艺过程监控设备(PCM设备),是芯片产品中测环节必不可少的测量设备。PCM设备电容参数的准确测量,是保证与电容制作相关工艺参数的重要手段。针对国内PCM设备电容参数暂无溯源途径现状,根据其测试原理,研究了基... 半导体行业中普遍使用的工艺过程监控设备(PCM设备),是芯片产品中测环节必不可少的测量设备。PCM设备电容参数的准确测量,是保证与电容制作相关工艺参数的重要手段。针对国内PCM设备电容参数暂无溯源途径现状,根据其测试原理,研究了基于在片电容标准件的整体无损校准方法。采用增加绝缘层的半导体工艺,研制了高稳定性、频响至1 MHz、电容低至0.5 pF的在片电容标准件,满足了国内PCM设备电容参数自动校准需求,测量不确定度优于1%。研究了PCM设备电容参数溯源方法,从而保证了芯片产品PCM图形电容量值测量结果的准确一致,提高了计量效率。 展开更多
关键词 计量学 在片电容标准件 工艺过程监控设备 整体校准 定标装置 溯源
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基于脑电信号维度变换的轻度认知障碍诊断方案
14
作者 李昕 李梓澎 +2 位作者 刘毅 谢平 王玉琳 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期1602-1611,共10页
提出一种匹配卷积神经网络(CNN)的谱熵维度变换方法,以26名遗忘型轻度认知障碍患者和20名健康对照者的脑电图为数据样本,比较分析了短时傅里叶变换、小波变换和谱熵3种维度变换的性能;采用谱熵结合CNN构建了一种较为新颖的轻度认知障碍... 提出一种匹配卷积神经网络(CNN)的谱熵维度变换方法,以26名遗忘型轻度认知障碍患者和20名健康对照者的脑电图为数据样本,比较分析了短时傅里叶变换、小波变换和谱熵3种维度变换的性能;采用谱熵结合CNN构建了一种较为新颖的轻度认知障碍诊断方案。随后,通过前馈神经网络、k-近邻、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归等模型的对比实验,从准确性和稳定性2个角度验证了该方案可以有效完成阿尔茨海默症临床前阶段患者脑电图的模式识别。实验表明,该诊断方案可以实现(92.662±1.216)%的准确率,对存在噪声干扰的脑电信号仍具有较高的识别精度和泛化能力。 展开更多
关键词 计量学 脑电诊断 维度变换 卷积神经网络 阿尔茨海默症
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平均值法交流共模抑制比测量不确定度评定
15
作者 梁志国 冯秀娟 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期1749-1754,共6页
介绍了使用幅度绝对值的平均值法进行数据采集系统交流共模抑制比的测量不确定度分析和评价过程。使用测量幅度绝对值的平均值计算干扰分量值和本底噪声分量值,并采用直接代数相减方式剔除本底噪声的影响。讨论了主要的不确定度来源,包... 介绍了使用幅度绝对值的平均值法进行数据采集系统交流共模抑制比的测量不确定度分析和评价过程。使用测量幅度绝对值的平均值计算干扰分量值和本底噪声分量值,并采用直接代数相减方式剔除本底噪声的影响。讨论了主要的不确定度来源,包括信号源误差、数据采集系统增益误差、幅度测量误差、幅度分辨力误差,以及测量重复性等,给出了不确定度模型。并结合一个实例,给出了交流共模抑制比的不确定度评价结果。 展开更多
关键词 计量学 交流共模抑制比 不确定度 评价 校准 数据采集系统
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基于改进迁移学习的运动想象分类识别算法
16
作者 杜义浩 常超群 +4 位作者 杜正 张延夫 曹添福 范强 谢平 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期1740-1748,共9页
利用迁移学习算法提高分类识别的准确率是运动想象脑机接口应用的热点研究问题,其中样本迁移和特征迁移的传统模型算法在样本量较少或源域数据和目标域数据差异较大情况时,各自的迁移效果并不理想。基于欧式对齐(EA)和改进联合类质心匹... 利用迁移学习算法提高分类识别的准确率是运动想象脑机接口应用的热点研究问题,其中样本迁移和特征迁移的传统模型算法在样本量较少或源域数据和目标域数据差异较大情况时,各自的迁移效果并不理想。基于欧式对齐(EA)和改进联合类质心匹配和局部流形自学习(CMMS)迁移学习的运动想象分类算法,将样本迁移和特征迁移的优势有机结合,在考虑样本本身的同时,进一步提高了分类准确率。首先,对样本进行源域和目标域的EA,减少源域和目标域的数据分布差异;其次,基于最小化最大均值差异(MMD)改进CMMS方法,筛选源域数据,再次减小源域样本与目标域的分布差异;最后,将该方法应用于BCI竞赛数据集进行离线测试和在线实验。实验结果表明:所研究的方法与SVM、JDA、BDA、EasyTL、GFK、CMMS相比较,迁移学习模型的识别准确率分别提高了14.38%,8.5%,5.8%,10.4%,11.8%,5.7%。 展开更多
关键词 计量学 脑机接口 运动想象 迁移学习 EA 改进CMMS
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最小二乘拟合正弦参数误差阶梯式分布规律的实验研究
17
作者 梁志国 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第9期1429-1437,共9页
针对波形拟合法估计正弦参数时,测量条件对拟合参数带来的误差,进行了误差界的搜索研究。选取的条件变量分别是A/D位数、序列所含波形的周波数、序列长度。以仿真条件变化方式进行误差界变化规律搜索,获得了幅度、频率、相位、直流偏移... 针对波形拟合法估计正弦参数时,测量条件对拟合参数带来的误差,进行了误差界的搜索研究。选取的条件变量分别是A/D位数、序列所含波形的周波数、序列长度。以仿真条件变化方式进行误差界变化规律搜索,获得了幅度、频率、相位、直流偏移、A/D有效位数等拟合参数的误差界随不同条件变化而变化的曲线规律。并对A/D位数、序列所含波形的周波数、以及序列长度带来的影响进行了深入研究,获得了拟合参数的误差界随序列长度变化呈现量子化阶梯特征的显著规律,给出了量子化阶梯宽度及高度的变化规律。当周波数不变时,各个拟合参数误差随量子化阶梯序号m的变化呈1/m 2规律变化;当量子化误差阶梯号m相同时,拟合频率误差和拟合相位误差均随序列周波数N的变化呈1/N 2规律变化,而拟合幅度、拟合直流偏移、有效位数三个参数的误差均随序列周波数N的增大呈缓慢线性规律降低。该结果可用于拟合正弦参数的误差评价和不确定度估计,也可用于在设定拟合误差和不确定度情况下,选择测量条件。 展开更多
关键词 计量学 正弦波 误差界 量化 曲线拟合 幅度 频率 相位
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运动意图诱发脑电预备响应信号的特征识别
18
作者 付荣荣 梁海峰 米瑞甫 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期1597-1601,共5页
针对预备响应脑电信号(EEG)所包含的运动意图进行提取与识别,对于真实运动前准备电位进行解码。利用共空间模式(CSP)和极限学习机(ELM)解决大脑运动准备诱发特征识别。实验结果表明:该方法能够高效区分左右手真实运动前的准备电位,对脑... 针对预备响应脑电信号(EEG)所包含的运动意图进行提取与识别,对于真实运动前准备电位进行解码。利用共空间模式(CSP)和极限学习机(ELM)解决大脑运动准备诱发特征识别。实验结果表明:该方法能够高效区分左右手真实运动前的准备电位,对脑机接口(BCI)大赛运动执行前的准备诱发脑电数据平均识别正确率可达85.7%。在解码问题上,预备电位与运动想象(MI)脑电信号相比,节省了意识产生到动作执行这一段时间,提高操作任务执行的响应效率,为实现基于运动意图的高效脑机交互提供理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 计量学 脑电信号 准备电位 共空间模式 极限学习机 运动意图 特征识别
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残周期正弦曲线拟合的比较研究
19
作者 梁志国 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期948-955,共8页
针对频率搜索法和组合法2种残周期正弦曲线拟合方法在实际拟合中所能达到的最短周期个数极限,分别在单精度浮点数和双精度浮点数2种采样序列条件下进行了仿真实验研究,通过分别搜索变化序列周波长度、波形初始相位、序列包含的采样点数... 针对频率搜索法和组合法2种残周期正弦曲线拟合方法在实际拟合中所能达到的最短周期个数极限,分别在单精度浮点数和双精度浮点数2种采样序列条件下进行了仿真实验研究,通过分别搜索变化序列周波长度、波形初始相位、序列包含的采样点数,考查残周期正弦参数拟合误差及其变化规律。获得的结论为:1)对于单精度浮点数序列,任意相位条件下,频率搜索法在10%的波形周期曲线下可以获得可用的结果,组合法可以在7%的波形周期曲线下获得可用的结果;过零点附近的最佳条件下,组合法可以进行1%周期曲线的残周期拟合。2)对双精度浮点数序列,任意相位条件下,频率搜索法在7%的波形周期曲线下可获得可用结果,组合法可以在4%的波形周期曲线下获得可用结果;过零点附近的最佳条件下,组合法可以进行0.03%周期曲线的残周期拟合。 展开更多
关键词 计量学 残周期 正弦波 曲线拟合 误差界
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三稳阱内随机共振在微弱OFDM信号检测中的应用研究
20
作者 刘高辉 彭磊 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期1872-1881,共10页
提出了一种基于三稳阱内随机共振的微弱OFDM信号增强与解调方法,对OFDM基带复信号驱动下的三稳阱内随机共振系统的动力学特性和系统性能进行了深入分析。首先,分别给出了三稳阱内随机共振系统动态方程和OFDM基带复信号数学模型;然后,分... 提出了一种基于三稳阱内随机共振的微弱OFDM信号增强与解调方法,对OFDM基带复信号驱动下的三稳阱内随机共振系统的动力学特性和系统性能进行了深入分析。首先,分别给出了三稳阱内随机共振系统动态方程和OFDM基带复信号数学模型;然后,分析了三稳阱内随机共振的暂态响应过程和稳态响应过程,推导了系统从零状态到共振平衡状态所需暂态时间的表达式,推导了阱内随机共振系统处于稳定状态时的系统输出信号表达式;最后,给出了基于双三稳阱内随机共振系统的OFDM基带复信号增强和解调处理过程,先将接收到的OFDM基带复信号按符号周期进行分段,对同相分量和正交分量两路信号同时进行阱内随机共振处理,并进行了仿真。仿真结果表明:三稳随机共振方法有效解决了低信噪比下微弱OFDM信号接收性能恶化的问题,提高了OFDM系统的抗噪性能。 展开更多
关键词 无线电计量 OFDM信号 阱内随机共振 三稳系统
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