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针对快速序列视觉呈现脑电信号的时空混合特征提取方法

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生物医学工程学杂志 2022年第1期39卷 39-46页

作者：崔玉洁谢松云谢辛舟段绪高川林西北工业大学电子信息学院中德联合神经信息实验室西安710129

快速序列视觉呈现脑机接口(RSVP-BCI)是目前基于人脑对目标进行早期发现任务中最为常用的技术,该技术能够获取人脑对环境的快速感知。脑电信号(EEG)具有非平稳和信噪比较低的特点,因此在单次试验中准确解码大脑活动较为困难。为解决RSVP... 详细信息

快速序列视觉呈现脑机接口(RSVP-BCI)是目前基于人脑对目标进行早期发现任务中最为常用的技术,该技术能够获取人脑对环境的快速感知。脑电信号(EEG)具有非平稳和信噪比较低的特点,因此在单次试验中准确解码大脑活动较为困难。为解决RSVP-BCI技术中单次试验分类准确率不高的问题,本文提出一种基于时空域混合特征提取的新方法。该方法充分考虑大脑活动的时空模式,分别在时域和空域采用主成分分析(PCA)和共空间模式(CSP)对EEG信号进行特征提取,构成时空混合CSP-PCA(STHCP)方法,通过时域、空域两次特征提取最大化目标类与非目标类之间的判别距离,有效地降低特征维数。STHCP的单试次解码曲线下面积(AUC)较三种基准算法[空间加权费希尔(Fisher)线性判决-PCA(SWFP)、CSP及PCA算法]分别提高了17.9%、22.2%及29.2%,为利用RSVP-BCI技术进行快速高效的目标检测提供了新方法。

关键词：脑机接口快速序列视觉呈现时空混合事件相关电位目标检测

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一种结合SLAM的脑机协同导航方法

西北工业大学学报 2022年第2期40卷 330-336页

作者：谢松云张晓伟周柳智刘祥惠谢辛舟西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 西北工业大学医学研究院陕西西安710072

在机器人系统中引入人脑智能,是提高机器人认知、决策等能力的有效手段。针对脑-机器人控制存在着人脑疲劳、需要多个导联的信息等问题,提出了一种结合同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的脑机协同导航... 详细信息

在机器人系统中引入人脑智能,是提高机器人认知、决策等能力的有效手段。针对脑-机器人控制存在着人脑疲劳、需要多个导联的信息等问题,提出了一种结合同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的脑机协同导航方法。通过基于3个导联的稳态视觉诱发电位,实现人脑感兴趣目标区域图像的选取,并结合SLAM和人工势场方法,完成脑机协同导航任务。测试结果表明,基于稳态视觉诱发电位的目标区域图像选取方法,平均正确率为94.17%,证明3个导联选取目标区域图像是有效的。在此基础上,测试结合SLAM的脑机协同导航方法,结果表明导航任务完成率为92.5%。所提方法缓解人脑疲劳的同时,降低了脑电采集的硬件要求。

关键词： SLAM 稳态视觉诱发电位脑机协同导航人工势场

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基于双神经网络分类器的脱机手写体汉字识别

西北工业大学学报 2010年第4期28卷 574-578页

作者：王歌谢松云党正西北工业大学电子信息学院陕西西安710129

脱机手写体汉字识别因其自身的复杂性,系统的实现具有很大的困难。现有的方法,多针对小字符集。为了能在更大的字符集内实现脱机手写体汉字识别,文章结合双重特征提取方法,提出了将双神经网络分类器引入脱机手写体汉字识别。该方法提取... 详细信息

脱机手写体汉字识别因其自身的复杂性,系统的实现具有很大的困难。现有的方法,多针对小字符集。为了能在更大的字符集内实现脱机手写体汉字识别,文章结合双重特征提取方法,提出了将双神经网络分类器引入脱机手写体汉字识别。该方法提取汉字字符的2组特征,将2组特征输入双重神经网络进行并行训练,再经过后处理选择最优结果。将该方法与用于小字符集的SVM方法进行了比较,结果表明其识别率明显高于SVM方法,说明双神经网络在脱机手写体汉字识别中有较强的可行性和实用性。

关键词：神经网络分类器脱机手写体汉字识别

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灰关联分析在视频运动目标检测中的应用

计算机辅助设计与图形学学报 2009年第5期21卷 663-667页

作者：李楠谢松云谢玉斌西北工业大学电子信息学院西安710072

由于运动图像和背景具有极大相似性,通过背景图像和运动图像之间关联程度的大小能够检测出运动目标,故提出一种基于灰关联分析的运动目标检测方法.在室内和室外不同光照场景下,通过固定摄像机捕获的视频图像序列中的运动车体和人体进行... 详细信息

由于运动图像和背景具有极大相似性,通过背景图像和运动图像之间关联程度的大小能够检测出运动目标,故提出一种基于灰关联分析的运动目标检测方法.在室内和室外不同光照场景下,通过固定摄像机捕获的视频图像序列中的运动车体和人体进行检测;选取适当的比较图像序列,对该序列和含有运动目标的视频图像作灰关联分析,以清楚、完整地提取出运动目标.该方法对背景的要求很低,对噪声的抑制能力强,可以在一定程度上抑制阴影的影响.

关键词：灰关联分析视频序列运动目标检测比较图像序列

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基于光流法的目标三维散射中心重构

西北工业大学学报 2013年第2期31卷 289-294页

作者：谢松云何华兵许家栋王颖西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 空间微波技术重点实验室陕西西安710100

研究了基于逆合成孔径雷达(ISAR)图像序列的三维散射中心重构,针对干涉逆合成孔径雷达(InISAR)不能分辨同一距离和方位单元中多个散射点的问题,提出了一种基于光流分析的目标三维散射中心重构方法。通过对不同姿态下的同一运动目标进行... 详细信息

研究了基于逆合成孔径雷达(ISAR)图像序列的三维散射中心重构,针对干涉逆合成孔径雷达(InISAR)不能分辨同一距离和方位单元中多个散射点的问题,提出了一种基于光流分析的目标三维散射中心重构方法。通过对不同姿态下的同一运动目标进行距离-多普勒(R-D)成像,得到二维ISAR图像序列,然后对ISAR图像分别进行距离-方位向定标,通过引入计算机视觉理论中正投影的概念,并利用光流分析得到目标三维散射中心。仿真结果表明,该方法具有目标三维散射中心重构的能力,且能够得到较高质量的目标像。

关键词：计算机视觉逆合成孔径雷达成像光流散射中心三维重构

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利用灰色系统理论确定ICA解密图像的顺序

西北工业大学学报 2015年第1期33卷 153-158页

作者：谢松云王颖谢玉斌李海波西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 中国工程物理研究院电子工程研究所四川绵阳621900

针对基于ICA的图像加密解密算法中,解密输出图像顺序不确定问题,提出一种利用灰色系统理论进行图像特征匹配的方法。利用主成分分析提取图像的主分量数据,建立灰预测模型GM(1,1),提取模型的灰参数作为匹配特征;将解密图像的灰参数作为... 详细信息

针对基于ICA的图像加密解密算法中,解密输出图像顺序不确定问题,提出一种利用灰色系统理论进行图像特征匹配的方法。利用主成分分析提取图像的主分量数据,建立灰预测模型GM(1,1),提取模型的灰参数作为匹配特征;将解密图像的灰参数作为比较序列,对明文图像的灰参数作灰关联分析,关联度最大的图像对就是匹配的明文图像与解密图像。分别选取独立性强和关联性强的明文-解密图像集各1组,进行图像匹配实验,获得了准确的匹配结果。该方法对图像具有普适性,计算复杂度小,确定ICA解密图像顺序快速、准确。

关键词：独立成分分析解密图像顺序主成分分析灰预测模型灰关联度

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基于灰预测模型的图像边缘检测新方法研究

西北工业大学学报 2008年第5期26卷 603-606页

作者：谢松云王鹏伟谢玉斌西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

图像的边缘是图像特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果。为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了一种基于灰色预测模型的图像边缘检测新方法。该方法向GM(1,1)求解模型的指数中加入了一个调整参数p,通过选择象... 详细信息

图像的边缘是图像特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果。为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了一种基于灰色预测模型的图像边缘检测新方法。该方法向GM(1,1)求解模型的指数中加入了一个调整参数p,通过选择象素周围不同方向的象素数据点以及2次调整参数p的取值对图像进行预测处理,从而得到1幅轮廓增强和1幅未增强的预测图像,将这2幅图像做差,便获得了1幅图像的边缘位置信息。使用改进后的方法对1组图像进行了预测处理,其结果表明,该算法能够有效地检测出图像的边缘信息,并且图像的细节部分也能够清楚地获得,说明是一种有效的图像边缘检测新算法,同时为灰色理论应用于图像边缘检测进行了尝试与探讨。

关键词：边缘检测图像增强灰预测模型改进的灰色模型

基于HOC-SVM的运动状态下脑电的特征提取与分类

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西北工业大学学报 2012年第3期30卷 435-439页

作者：赵金谢松云郭正于海勋西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

研究人脑在不同运动状态下的脑电信息,不仅能够揭示出各种运动状态对于大脑活动的影响,也是工程技术人员设计脑-机接口与神经修复系统的关键技术之一。文章根据脑电信号的μ节律变化,首次将表征时间序列摆动特性的高阶过零分析(Higher O... 详细信息

研究人脑在不同运动状态下的脑电信息,不仅能够揭示出各种运动状态对于大脑活动的影响,也是工程技术人员设计脑-机接口与神经修复系统的关键技术之一。文章根据脑电信号的μ节律变化,首次将表征时间序列摆动特性的高阶过零分析(Higher Order Crossing,HOC)方法运用于运动状态下的脑电信号的特征提取并结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对输入的高阶过零特征量进行了有效的分类。将该方法提取的特征量与基于统计学的特征量分别用SVM进行分类,结果表明本方的识别率明显高于基于统计学特征量的方法。说明基于HOC-SVM方法在脑电信号的特征提取与分类中有较强的可行性和实用性。

关键词：脑电信号高阶过零分析特征提取支持向量机模式识别

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混沌关联维数在人脑状态区分中的应用

中国生物医学工程学报 2011年第2期30卷 206-212页

作者：谢松云赵金吕卓西北工业大学电子信息学院西安710072

随着信号处理技术的发展,人们对脑电信号的计算和分析日益深入,以期进一步理解和认知大脑的功能。研究人脑在不同状态下的脑电信息,可以进一步揭示各种状态对于脑活动和脑电的影响。近年来,灰色理论和混沌理论的研究广泛应用于信号处理... 详细信息

随着信号处理技术的发展,人们对脑电信号的计算和分析日益深入,以期进一步理解和认知大脑的功能。研究人脑在不同状态下的脑电信息,可以进一步揭示各种状态对于脑活动和脑电的影响。近年来,灰色理论和混沌理论的研究广泛应用于信号处理领域。根据脑电信号自身的特点,提出一种结合灰色建模理论和混沌理论关联维数的人脑状态识别新方法。首先对脑电数据进行灰色建模,然后对所得到的模型参数进行关联维数的计算,从而对人脑的状态进行区分。当取16 000点脑电数据计算关联维数时,传统G-P算法用于计算关联维数的数据点数是本方法的8倍。在计算时间上,传统G-P算法用时145.5 s,而本方法用时9.2 s。结果表明,本方法能够减少计算数据量,进而缩短运算时间。由于不同状态脑电信号的较大特征值非常接近,所以奇异谱与不同状态脑电信号的关联维数相比,关联维数可以更好地区分人脑的状态。

关键词：脑电灰建模混沌关联维数