检索结果-南通市图书馆

航天医学与医学工程 2004年第3期17卷 205-209页

作者：徐进郑崇勋和卫星西安交大生物医学工程信息工程教育部重点实验室生物医学工程研究所陕西西安710049

目的通过对麻醉状态下脑电 (EEG)的近似熵 (ApEn)分析 ,寻找适用于临床手术的麻醉深度实时监测参数。方法对SD大鼠在不同麻醉深度下提取的脑电 (EEG)信号进行近似熵分析。结果EEG的近似熵随麻醉深度的加深而减少 ,反之亦然。文中还对近... 详细信息

目的通过对麻醉状态下脑电 (EEG)的近似熵 (ApEn)分析 ,寻找适用于临床手术的麻醉深度实时监测参数。方法对SD大鼠在不同麻醉深度下提取的脑电 (EEG)信号进行近似熵分析。结果EEG的近似熵随麻醉深度的加深而减少 ,反之亦然。文中还对近似熵与Lempel Ziv复杂度C(n)在麻醉深度监测上的效果进行了对比分析。结论近似熵算法简单、计算所需数据序列短、抗干扰强 ,因此对脑电信号进行近似熵动态分析为临床麻醉深度监测提供了一个新的方法。

关键词：麻醉深度近似熵脑电图复杂度

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基于脑电复杂度的意识任务的特征提取与分类

中国生物医学工程学报 2005年第4期24卷 421-425,434页

作者：裴晓梅和卫星郑崇勋西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室生物医学工程研究所西安710049

本研究提出了利用事件相关脑电复杂度提取大脑运动意识特征,应用Mahalanobis距离判别式分析法,对人脑想象左右手运动任务进行分类,获得了满意的结果。对受试者想象左右手运动期间在大脑初级感觉运动皮层区记录的脑电信号采用复杂度分析... 详细信息

本研究提出了利用事件相关脑电复杂度提取大脑运动意识特征,应用Mahalanobis距离判别式分析法,对人脑想象左右手运动任务进行分类,获得了满意的结果。对受试者想象左右手运动期间在大脑初级感觉运动皮层区记录的脑电信号采用复杂度分析方法量化了事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)时程,结果表明EEG复杂度特征较好反映了ERD/ERS变化时程。最后对测试数据进行分类,最大分类正确率达到86.43%,通过最大分类正确率,最大信噪比,最大互信息等评价指标比较,验证了该方法的有效性,从而为大脑运动意识任务的特征提取及分类提供了新思路。

关键词：脑电复杂度特征提取 ERD/ERS Mahalanobis距离信噪比互信息(MI)

基于观测器的传感器与执行器故障自动检测方法

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农业机械学报 2005年第11期36卷 156-160页

作者：陈晓平和卫星江苏大学电气信息工程学院

设计构造了用于故障检测的系统观测器。根据故障对观测器新息的影响,给出了利用观测器新息的统计量对传感器故障和执行器故障进行检测的方法,并分析了该方法对故障检测的保障性条件。结合农产品加工中常用的热反应堆系统进行了故障模拟... 详细信息

设计构造了用于故障检测的系统观测器。根据故障对观测器新息的影响,给出了利用观测器新息的统计量对传感器故障和执行器故障进行检测的方法,并分析了该方法对故障检测的保障性条件。结合农产品加工中常用的热反应堆系统进行了故障模拟验证,结果表明这种检测方法计算简单,能有效检测传感器和执行器同时发生的故障。

关键词：传感器执行器故障检测观测器

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传感器和执行器故障检测与隔离方法

江苏大学学报（自然科学版） 2008年第4期29卷 330-334页

作者：和卫星陈晓平江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

设计构造一种基于观测器的故障检测与定位方法,该方法对多输入多输出随机系统中传感器和执行器同时发生的故障或分别发生的故障进行检测和定位.为确定故障位置,先将原系统按传感器个数划分成若干子系统,使每个子系统与特定的传感器故障... 详细信息

设计构造一种基于观测器的故障检测与定位方法,该方法对多输入多输出随机系统中传感器和执行器同时发生的故障或分别发生的故障进行检测和定位.为确定故障位置,先将原系统按传感器个数划分成若干子系统,使每个子系统与特定的传感器故障不相关而与其他传感器故障相关,再为每个子系统设计一个观测器,使其对特定的执行器故障不敏感而对其他执行器故障的敏感度最大.由此,利用观测器的信息统计量,经逻辑判别便可确定系统中传感器或执行器故障位置.

关键词：故障检测故障隔离观测器传感器执行器

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空调机生产线微机自动质量检测与管理系统

流体机械 1994年第9期22卷 58-61页

作者：和卫星江苏工学院

介绍了空调机生产线自动质量检测与管理系统的特点、工作原理以及软硬件实现方法。

关键词：空调计算机自动检测质量控制

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基于样本熵的睡眠脑电分期

江苏大学学报（自然科学版） 2009年第5期30卷 501-504页

作者：和卫星陈晓平邵珺婷江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

运用样本熵从波士顿Beth Israel睡眠脑电实验数据中提取睡眠特征值,对睡眠分期进行研究.针对脑电属于微弱非平稳随机信号、难于提取特征的特点,利用小波变换先有效地消除脑电信号中的噪声,再计算其样本熵用以表征睡眠各分期.计算结果表... 详细信息

运用样本熵从波士顿Beth Israel睡眠脑电实验数据中提取睡眠特征值,对睡眠分期进行研究.针对脑电属于微弱非平稳随机信号、难于提取特征的特点,利用小波变换先有效地消除脑电信号中的噪声,再计算其样本熵用以表征睡眠各分期.计算结果表明,由清醒期到非快速眼动的Ⅳ期过程中,其样本熵值呈规律性逐渐变小,与该库中专家评定的结果相符.这说明经过小波消噪和样本熵处理的脑电信号能准确地反映睡眠各期的变化特征,比用近似熵表征睡眠分期更准确、运算速度更快,完全适用于非平稳随机信号的处理.

关键词：睡眠分期样本熵脑电信号小波变换近似熵

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产品质量在线检测与管理系统及若干实际问题

仪器仪表学报 2001年第z1期22卷 467-468页

作者：和卫星闫相国郑崇勋西安交通大学生物医学工程研究所西安710049

本文介绍了一个利用工业控制计算机对生产线上的产品进行质量自动检测和管理的系统 ,分析了分散数据采集系统的特点。给出了系统实现方案、工作过程和原理。讨论了数据采集和数据库编程及硬件配置和开发中的若干问题。

关键词：数据采集串行通讯集散系统数据库质量检测

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睡眠脑电的非线性动力学方法

江苏大学学报（自然科学版） 2005年第2期26卷 174-177页

作者：刘慧和卫星陈晓平江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

在8例健康成年人的睡眠脑电监测实验基础上,利用已有的专家人工分期结果,提取睡眠各阶段特征数据,应用近似熵、复杂度和功率谱熵三种方法进行分析,从客观量化的复杂性度量来刻划睡眠深度的变化情况.对每个睡眠分期选取5 000点数据,数据... 详细信息

在8例健康成年人的睡眠脑电监测实验基础上,利用已有的专家人工分期结果,提取睡眠各阶段特征数据,应用近似熵、复杂度和功率谱熵三种方法进行分析,从客观量化的复杂性度量来刻划睡眠深度的变化情况.对每个睡眠分期选取5 000点数据,数据窗取1 000点,逐次延时一个采样间隔得到几个时间序列,分别求复杂度,最后取均值即得此分期复杂性测度值.结果表明三种方法均与专家人工分期结果相吻合.近似熵算法复杂不适合在线分析;复杂度算法较简单,但数据粗粒化处理容易丢失信息;功率谱熵算法简单、快速及有效.因而用统计分析方法分析,表明功率谱熵能较好地反映睡眠深度的变化情况.

关键词：脑电波睡眠分期复杂度近似熵功率谱熵

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基于贝叶斯相关向量机的脑电睡眠分期

江苏大学学报（自然科学版） 2011年第3期32卷 325-329页

作者：沈跃刘慧谢洪波和卫星江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高和参数不易确定的局限性,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)的脑电数据睡眠分期方法.给出二分类RVM的参数推理和优化,并确定了二叉树多分类RVM模型.基于8例健康成年人的MIT/BIH睡眠脑电实测数据,... 详细信息

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高和参数不易确定的局限性,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)的脑电数据睡眠分期方法.给出二分类RVM的参数推理和优化,并确定了二叉树多分类RVM模型.基于8例健康成年人的MIT/BIH睡眠脑电实测数据,根据已有的专家人工睡眠分期注释,首先提取清醒期和睡眠各期脑电数据的样本熵值作为特征向量样本,然后利用二叉树多分类器法构建贝叶斯RVM睡眠分期模型,输入清醒期和各睡眠期样本进行训练和测试,最终实现各睡眠分期的模式分类.结果表明:在两种径向基核函数下,基于RVM的睡眠分期识别准确率最高达到89.00%,高于SVM方法(87.67%),且较SVM需要更少的支持向量数目及更短的测试时间,即RVM比传统的SVM具有更优的分类能力和更高的计算效率,是一种有效的睡眠分期识别方法.

关键词：脑电波睡眠相关向量机支持向量机样本熵