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基于本征正交分解的波浪力随机场降维模拟

振动与冲击 2019年第12期38卷 98-104页

作者：刘章军刘磊汪峰武汉工程大学土木工程与建筑学院武汉430074 三峡大学土木与建筑学院湖北宜昌443002

基于平稳多变量随机过程理论,推导了基于正交随机变量的本征正交分解(POD)公式,在此基础上,通过定义POD公式中正交随机变量集的随机函数形式,建议了平稳多变量随机过程模拟的POD-随机函数方法。该方法与传统基于随机相位角的POD都是基... 详细信息

基于平稳多变量随机过程理论,推导了基于正交随机变量的本征正交分解(POD)公式,在此基础上,通过定义POD公式中正交随机变量集的随机函数形式,建议了平稳多变量随机过程模拟的POD-随机函数方法。该方法与传统基于随机相位角的POD都是基于正交随机变量POD的特例,然而该方法仅需两个基本随机变量即可实现对平稳多变量随机过程的精细表达。根据线性化的Morison方程,推导了波浪力多变量随机过程的功率谱密度函数矩阵,利用POD-随机函数方法,实现了波浪力多变量随机过程模拟的高效降维。最后,结合P-M波浪谱,给出了水平向波浪力多变量随机过程的功率谱密度矩阵,并对水平向波浪力随机场进行数值模拟分析。算例表明,该方法所需的基本随机变量最少,生成的代表性样本数量少且构成一个完备的概率集,在模拟精度方面亦具有显著优势。

关键词：波浪力随机场本征正交分解功率谱密度矩阵随机函数降维

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基于实测数据的多维振动条件制定方法研究

强度与环境 2023年第4期50卷 42-48页

作者：张鹏飞丁镇军于亮丁富海北京强度环境研究所北京100076

多自由度随机振动更真实地模拟了试件的工作环境,试验条件制定是实施多自由度振动的难点之一。针对功率谱密度矩阵条件制定中存在的不足,改进了多自由度随机振动试验条件制定方法,基于随机振动外场实测数据,利用数据统计包络方法获取最... 详细信息

多自由度随机振动更真实地模拟了试件的工作环境,试验条件制定是实施多自由度振动的难点之一。针对功率谱密度矩阵条件制定中存在的不足,改进了多自由度随机振动试验条件制定方法,基于随机振动外场实测数据,利用数据统计包络方法获取最大期望功率谱密度矩阵,并对试验条件进行区域检验。设计运输振动试验并利用实测数据对方法进行了验证,结果表明该方法具备可行性和合理性,同时具有适度保守性。研究结果可为多自由度随机振动试验的精细化实施提供参考。

关键词：多自由度随机振动功率谱密度矩阵

基于黎曼空间的脑电信号分析及其在康复脑机接口中的应用

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基于黎曼空间的脑电信号分析及其在康复脑机接口中的应用

作者：高志栋山东建筑大学

学位级别：硕士

随着科技的进步和时代的不断发展,脑机接口技术的研究与应用受到越来越多人的关注,成为一种全球前沿技术发展趋势。脑机接口是指不依赖常规的脊髓/外周神经肌肉系统,在脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道,实现脑与外部... 详细信息

随着科技的进步和时代的不断发展,脑机接口技术的研究与应用受到越来越多人的关注,成为一种全球前沿技术发展趋势。脑机接口是指不依赖常规的脊髓/外周神经肌肉系统,在脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道,实现脑与外部设备之间的直接交互。换句话说脑机接口技术可让外部设备读懂大脑神经信号,并将思维活动转换为指令信号,来实现人脑思维对外界设备的操控,在脑科学、康复医学以及军事等领域有重要的应用前景。基于运动想象的脑机接口技术是一种自发性脑机接口系统,它无需外界刺激(例如频闪等),只通过大脑想象运动即可产生脑电信号,这也更加贴近了脑机接口研究的初衷,即意念控制。但由于运动想象脑电信号很微弱,信噪比较低,从而能提取出的有效特征很少,导致基于运动想象脑机接口的应用受到了很大的限制。脑电信号分析是整个脑机接口系统的核心,特征提取和分类算法的优劣直接影响到了最终的识别准确率。目前传统的脑电信号分析方法一般存在于欧式空间,然而仅体现脑电信号时、频信息的传统欧式空间的特征描述和分类方法已无法满足精确刻画大脑活动的要求。近几年出现的黎曼空间分析方法受到众多研究者的关注,黎曼空间方法可以在其几何结构基础上对信号组成的空间及其子空间进行直接操作,与传统的欧式空间处理方法相比,具有更为优越的信息提取与分析性能。针对目前存在的问题,本文提出了一种基于黎曼空间的运动想象脑电信号分析算法,主要对特征提取和分类方法做重点详细的研究,并且通过离线实验和在线实验对所提方法进行了实验验证,具体研究内容包括以下几部分:(1)阐述了脑电信号处理的国内外研究现状,重点讨论了在黎曼空间中进行运动想象脑电信号分类的优势和发展中面临的挑战。(2)设计了脑电信号黎曼空间分析方法的整体系统架构,并针对脑电信号黎曼空间分析中的关键问题,在深入分析脑电信号特性及黎曼空间特性的基础上提出了自己的解决方案,包括使用功率谱密度矩阵作为脑电信号从欧式空间到黎曼空间的转换符,借助纤维束理论直接求解黎曼空间自由点之间的距离,定义两功率谱密度矩阵之间的黎曼距离为两脑电信号的非相似性度量和采用k最近邻算法对多通道脑电信号进行分类。(3)使用竞赛数据集和自采数据集对本文提出的分析算法进行了实验验证。实验结果表明,在相同数据集情况下,本文所提算法的准确率优于经典黎曼空间和传统欧式空间中的一些算法,最高识别准确率可以达到86.67%,且在保证准确率的基础上,本文所提算法的效率更高、计算时间更短。最后本文算法在上下肢康复机器人上进行了实验验证,完成了在康复脑机接口中的实际应用,实验结果证实了算法的有效性和实用性。

关键词：脑机接口运动想象功率谱密度矩阵黎曼距离分类算法

运动想象脑电信号特征提取与分类的黎曼方法研究

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生物医学工程研究 2021年第3期40卷 246-251页

作者：高诺高志栋张慧陈鹏程山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101

针对目前脑电信号分析与处理算法尚无法满足脑机接口技术的应用要求,本研究提出了一种基于黎曼空间的运动想象脑电信号特征提取与分类方法。该方法以脑电信号的功率谱密度矩阵作为特征,以黎曼距离作为不同种类脑电信号之间相似性/非相... 详细信息

针对目前脑电信号分析与处理算法尚无法满足脑机接口技术的应用要求,本研究提出了一种基于黎曼空间的运动想象脑电信号特征提取与分类方法。该方法以脑电信号的功率谱密度矩阵作为特征,以黎曼距离作为不同种类脑电信号之间相似性/非相似性度量,使用K最近邻算法作为最终的分类方法,对不同运动想象脑电信号进行黎曼空间的分析与处理。为了验证该方法的有效性与可行性,本研究进行了一系列相关实验。实验结果说明,本研究方法可以在样本集数量较小的情况下,对运动想象脑电信号进行分类,分类方法具有较高的分类准确率、较小的计算量和较快的计算速度,体现了基于黎曼空间的脑电信号分析与处理方法的优越性。

关键词：脑机接口运动想象脑电信号功率谱密度矩阵黎曼距离分类算法