基于Flexible ICA的睡眠EEG及EOG中心电伪差的消除

提出了一种采用自适应非线性函数的ICA学习算法,Flexible ICA算法,并将其应用于睡眠EEG自动分期的前期预处理中,用于消除采集到的各通道信号中的心电伪差.实验结果证明,Flexible ICA算法能够快速有效的消除各通道的心电伪差,为后期的睡眠EEG自动分期打下了良好的基础.     

基于表面肌电信号的肘关节运动角度的提取

随着人口老龄化问题的越来越严重,医疗护理机器人的开发,今后将会有大量的需求,基于表面肌电信号的医疗护理机器人的开发将是其中的一个热点.本文提出了基于Bayesian正则化的多层感知器人工神经网络方法来提取人体肘关节运动角度,解决了普通神经网络对于表面肌电信号这一复杂亚高斯随机信号泛化能力不强的缺点,有助于将表面肌电信号的研究推向医疗护理机器人研发的实际应用阶段.     

基于动态筛选策略的SMO改进算法

提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升。     

基于小波变换和Teager能量算子的癫痫脑电自动分类

提出一种利用小波变换和能量算子对EEG进行预处理提取癫痫特征信号,进行近似熵估计,对脑电信号进行分类的新方法。首先利用小波分析将EEG信号进行4层分解分成多个子频带,对频率接近棘波的第1,2层小波系数计算非线性能量算子,再对能量算子进行近似熵估计,最后用SVM对EEG信号进行分类。结果表明,该方法对癫痫发作期EEG和正常的EEG分类效果比较理想。     

基于平稳小波变换的EEG视觉的信号修正

眼球运动和眨眼会在眼球周围产生电信号,这种电信号的存在直接影响到对EEG信号的分析特征提取及EEG模式的分类等研究.本文提出了一种基于小波阈值滤噪方法来修正EEG信号中出现的视觉伪信号(OA).这种用于EEG视觉伪信号处理的小波方法的实现过程如下:1)用平稳小波变换(SWT)对原始EEG信号进行处理;2)设置低频带信号的系数阈值;3)对滤噪后的信号进行重构.实验结果表明这种方法同时适用于眨眼和眼球运动产生的伪信号.最后,通过对采集的信号处理前后做了对比,说明其有效性.     

基于支持向量机的二维人眼位置信息提取

眼电图(electrooculogram,EOG)是一种最常用的眼球运动记录技术,但一直缺乏从EOG扫视信号中提取二维人眼位置信息的有效方法.本文提出了利用支持向量机对二维人眼位置信息进行提取的新方法,建立了相应的模型.研究结果表明,基于支持向量机的提取方法是准确、有效的,构筑EOG-SVR系统是可行的.     

一种新的基于小波变换的EEG视觉伪信号修正方法

提出了一种在基准EEG信号和视觉信号未知条件下,基于小波阈值去噪的方法来修正EEG信号中出现的视觉伪信号(OA)的新方法。这种方法实现了对原始EEG信号进行平稳小波变换(SW T);对低频系数进行两次阈值去噪;对去噪后的信号进行重构。实验结果表明:这种新方法在基准EEG信号和视觉信号未知条件下能有效去除OA,同时适用于眨眼和眼球运动所产生的伪信号。通过不同方法对采集的信号处理后进行比较,说明该方法的有效性。     

脑康通泰分散片的制备及溶出度测定

[目的]确定脑康通泰分散片的处方工艺,并建立其溶出度测定方法。并与自制普通剂型进行溶出度比较。[方法]以休止角、硬度、崩解时限、颗粒流动性等为指标考察处方,优化后确定终处方。采用2010年版中国药典二部附录溶出度测定法,以900 mL水为溶出介质,转速为100 r/min,并于270 nm波长处测定吸收度。[结果]优选出最佳处方:24%磷酸氢钙和20%微晶纤维素为填充剂,10%交联聚维酮与2%二氧化硅为混合崩解剂,1%硬脂酸镁为润滑剂,分散片的崩解时限小于3 min。30 min内溶出度不低于75%。[结论]湿法制粒压片制备脑康通泰分散片处方合理,工艺简单,溶出度测定方法结果准确,质量可控,开发脑康通泰分散片具有临床意义。     

基于小波和BP网络的视觉诱发电位分类识别

提出了小波分解与BP网络相结合的方法 来识别视觉诱发电位(Visual Evoked Potential, VEP).先用小波分解对VEP进行特征提取和降维,然后用BP网络进行分类识别.     

基于开放式遗传算法的图像阈值选取

引入了开放式遗传算法的理论，使种群在一个开放的环境中进化，增加了种群的多样性。同时对交叉、变异操作进行了改进，避免了进化过程中种群的退化现象，从而有效克服了遗传算法的早熟问题又提高了遗传算法的收敛性能。文章以最小误差法为例，对比了本文算法和简单遗传算法在阈值处理中的性能，并用实验证明了本文算法的可行性。