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基于样本熵与小波包能量特征提取和Real AdaBoost算法的正常期、癫痫间歇与发作期的脑电自动检测

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生物医学工程学杂志 2016年第6期33卷 1031-1038页

作者：张健钊姜威贲晛烨山东大学信息科学与工程学院济南250100

脑电图(EEG)分析已被广泛应用于疾病的诊断,针对癫痫患者的脑电检测可及时对患者的发病情况作出判断,具有很强的实用价值,因此急需癫痫脑电自动检测、诊断分类技术。为实现患者正常期、癫痫发作间期和发作期各时段脑电的快速、高精度自... 详细信息

脑电图(EEG)分析已被广泛应用于疾病的诊断,针对癫痫患者的脑电检测可及时对患者的发病情况作出判断,具有很强的实用价值,因此急需癫痫脑电自动检测、诊断分类技术。为实现患者正常期、癫痫发作间期和发作期各时段脑电的快速、高精度自动检测分类,本文提出一种基于样本熵(SampEn)与小波包能量特征提取结合纠错编码(ECOC)Real AdaBoost算法的脑电自动分类识别方法。将输入信号的样本熵值和4层小波包分解后的部分频段能量作为特征,并用纠错编码和Real AdaBoost算法相结合的方式对其进行分类。本文采用德国波恩大学癫痫数据库实验数据(含正常人清醒、睁眼与清醒、闭眼,癫痫患者间歇期致痫灶外与致痫灶内及癫痫发作期5组脑电信号)进行了方法有效性检验。研究结果表明,该方法有较强的脑电特征分类识别能力,尤其对癫痫间歇期脑电信号识别率提升显著,上述5组3个时期不同特征脑电信号的平均识别率可达96.78%,优于文献已报道的多种算法且有较好稳定性与运算速度及实时应用潜力,可在临床上对癫痫疾病的预报及检测起到良好的辅助决策作用。

关键词：脑电图癫痫 Real AdaBoost算法样本熵纠错编码

基于样本熵的新能源电力系统净负荷分时段调度

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电力系统自动化 2019年第24期43卷 77-86页

作者：何海胡姝博张建华于晓颖孙辉卢盛阳大连理工大学电气工程学院辽宁省大连市116024 国网鞍山供电公司辽宁省鞍山市114000 青海送变电工程有限公司青海省西宁市810001 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院辽宁省沈阳市110000

新能源电力系统源-荷功率具有强不确定性,采用经典的日前调度策略,传统火电机组出力将随净负荷的波动而频繁调整,影响发电设备运行效率和系统运行的经济性,甚至需要改造火电机组,以适应系统能量平衡控制要求。提出一种基于样本熵的新能... 详细信息

新能源电力系统源-荷功率具有强不确定性,采用经典的日前调度策略,传统火电机组出力将随净负荷的波动而频繁调整,影响发电设备运行效率和系统运行的经济性,甚至需要改造火电机组,以适应系统能量平衡控制要求。提出一种基于样本熵的新能源电力系统净负荷分时段调度策略。该策略最大化可再生能源利用效率,基于样本熵理论,评估净负荷时间序列复杂度,以此确定火电机组运行模式,并对调度时段进行适应性划分,有效地减少火电机组随系统净负荷波动产生的上、下行爬坡功率,同时增加抽水蓄能机组的参与度。文中以十机组测试系统为例,验证了调度策略的合理性和有效性。

关键词：优化调度可再生能源样本熵净负荷时间序列

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等概率符号化样本熵应用于脑电分析

物理学报 2014年第10期63卷 26-31页

作者：黄晓林霍铖宇司峻峰刘红星南京大学电子科学与工程学院生物医学电子工程研究所南京210023 常熟理工学院物理与电子工程学院常熟215500

样本熵(或近似熵)以信息增长率刻画时间序列的复杂性,能应用于短时序列,因而在生理信号分析中被广泛采用.然而,一方面由于传统样本熵采用与标准差线性相关的容限,使得熵值易受非平稳突变干扰的影响,另一方面传统样本熵还受序列概率分布... 详细信息

样本熵(或近似熵)以信息增长率刻画时间序列的复杂性,能应用于短时序列,因而在生理信号分析中被广泛采用.然而,一方面由于传统样本熵采用与标准差线性相关的容限,使得熵值易受非平稳突变干扰的影响,另一方面传统样本熵还受序列概率分布的影响,从而导致其并非单纯反映序列的信息增长率.针对上述两个问题,将符号动力学与样本熵结合,提出等概率符号化样本熵方法,并对其物理意义、数学推导及参数选取都做了详细阐述.通过对噪声数据的仿真计算,验证了该方法的正确性及其区分不同强度时间相关的有效性.此方法应用于脑电信号分析的结果表明,在不对信号做人工伪迹去除的前提下,只需要1.25 s的脑电信号即可有效地区分出注意力集中和注意力发散两种状态.这进一步证明了该方法可很好地抵御非平稳突变干扰,能快速获得短时序列的潜在动力学特性,对脑电生物反馈技术具有很大的应用价值.

关键词：符号动力学等概率符号化样本熵脑电生物反馈

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基于样本熵的听觉神经锁相机理的实验分析

物理学报 2015年第18期64卷 347-356页

作者：朱莉邓娟吴建华周南润南昌大学信息工程学院南昌330031 中国医学科学院、北京协和医科大学生物医学工程研究所天津300192

锁相是指系统的响应与周期性刺激的特定相位同步的物理现象.听觉神经的锁相对揭示人的听觉认知基本的神经机理及改善听觉感知有重要意义.然而,现有研究主要集中于心理物理方法和幅度谱分析,不能有效区分包络响应和时域细节结构响应,不... 详细信息

锁相是指系统的响应与周期性刺激的特定相位同步的物理现象.听觉神经的锁相对揭示人的听觉认知基本的神经机理及改善听觉感知有重要意义.然而,现有研究主要集中于心理物理方法和幅度谱分析,不能有效区分包络响应和时域细节结构响应,不能直观反映神经锁相.本文主要利用拔靴法和离散傅里叶变换,提出了基于样本熵的时域细节结构频率跟随响应(temporal-fine-structure-related frequency following response,FFR_T)的神经锁相值(phase locking value,PLV)计算方法,用于分析神经物理实验数据.两个脑电实验结果表明:FFR_T的PLV样本熵显著大于包络相关频率跟随响应(envelope-related frequency following response,FFR_E)的PLV,且二者正交独立,新方法能有效地分别反映听觉系统对包络和时间细节结构的锁相机理;基频处的响应主要来源于FFR_E的锁相;基频处,不可分辨谐波成分包络的锁相能力优于对可分辨谐波;基频缺失时,畸变产物是不同的听觉神经通路的FFR_E的混合;谐波处,FFR_E集中于低频,FFR_T则集中于中、高频;听觉神经元锁相能力与声源的频率可分辨性相关.FFR_T的PLV方法克服了现有FFR分析的局限性,可用于深入研究听觉神经机理.

关键词：听觉神经机理锁相值样本熵频率跟随响应

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基于虚拟开车环境的自闭症儿童脑电样本熵

物理学报 2016年第10期65卷 330-341页

作者：雷敏孟光张文明 Nilanjan Sarkar 上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室振动所上海200240 Robotics and Autonomous Systems Laboratory Department of Mechanical Engineering Vanderbilt University USA

自闭症谱系障碍是一种涉及感觉、情感、记忆、语言、智力、动作等认知功能和执行功能障碍的精神疾病.本文从神经工效学角度出发,用虚拟开车环境作为复杂多任务激励源将大脑系统与人体动作控制等有机地结合起来,通过对脑电信号的滑动平... 详细信息

自闭症谱系障碍是一种涉及感觉、情感、记忆、语言、智力、动作等认知功能和执行功能障碍的精神疾病.本文从神经工效学角度出发,用虚拟开车环境作为复杂多任务激励源将大脑系统与人体动作控制等有机地结合起来,通过对脑电信号的滑动平均样本熵分析来探索自闭症儿童在虚拟开车环境中的脑活动特征.研究发现不论是休息状态还是开车状态,自闭症患者的滑动平均样本熵总体上低于健康者,尤其在前额叶、颞叶、顶叶和枕叶功能区,表明自闭症儿童的行为适应性较低.不过,自闭症患者的开车状态与健康受试者的休息状态比较接近,表明虚拟开车环境或许有助于自闭症患者的干预治疗.此外,自闭症患者在颞叶区呈现显著性右半球优势性.本研究为进一步深入开展自闭症疾病的机理研究及其诊断、评估和干预等研究提供一种新的研究思路.

关键词：自闭症虚拟开车样本熵脑电信号

基于EWT的离心压气机出口动态压力样本熵分析

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航空动力学报 2023年第3期38卷 655-664页

作者：刘雁李宇宸张赫肖军西北工业大学机电学院西安710072 合肥通用机械研究院有限公司压缩机技术国家重点实验室合肥230031

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象,采用经验小波变换并结合样本熵特征,分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先,在分析系统动态压力波形特征的基础上,采用经验小波变换并结合皮尔逊... 详细信息

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象,采用经验小波变换并结合样本熵特征,分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先,在分析系统动态压力波形特征的基础上,采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次,研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系,并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后,通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示:当系统由稳态进入喘振状态时,系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性,其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度,样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且,采用该方法抗干扰性能较好。

关键词：离心压气机喘振动态压力经验小波变换样本熵

同方期刊数据库

基于多尺度样本熵和VPMCD的自动机故障诊断

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振动．测试与诊断 2018年第3期38卷 564-569页

作者：王斐房立清齐子元陆军工程大学石家庄校区一系石家庄050003

针对自动机故障诊断过程中振动信号的非线性、非平稳性、非周期性导致的故障特征较难提取,以及故障识别率偏低这一问题,提出了一种基于多尺度样本熵和多变量预测模型(variable predictive model-based class discriminate,简称VPMCD)的... 详细信息

针对自动机故障诊断过程中振动信号的非线性、非平稳性、非周期性导致的故障特征较难提取,以及故障识别率偏低这一问题,提出了一种基于多尺度样本熵和多变量预测模型(variable predictive model-based class discriminate,简称VPMCD)的自动机故障诊断方法。首先,对采集到的信号进行小波阈值降噪处理;其次,利用小波包分解的方法对振动信号进行分解,得到多个尺度下的信号分量;然后,计算不同尺度下信号的样本熵值,并提取对故障特征较为敏感的尺度因子,组成故障特征向量;最后,利用多变量预测模型对故障特征向量进行训练和识别,进而实现自动机的故障诊断。自动机故障诊断试验分析结果表明,利用多尺度样本熵和多变量预测模型的方法可以准确识别多种典型的自动机故障类型。

关键词：自动机小波包分解样本熵特征提取多变量预测模型故障诊断

基于振动信号时频分解-样本熵的受电弓裂纹故障诊断

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振动与冲击 2019年第8期38卷 180-187页

作者：施莹林建辉庄哲刘泽潮西南交通大学牵引动力国家重点实验室成都610031

构建了基于时频分解-样本熵测度的受电弓振动信号故障特征提取模型。对振动信号进行聚合经验模态分解,接着对分解得到的本征模态函数计算参数优化后的样本熵特征。将获取的故障特征输入基于粒子群参数优化的支持向量机(PSO-SVM)进行受... 详细信息

构建了基于时频分解-样本熵测度的受电弓振动信号故障特征提取模型。对振动信号进行聚合经验模态分解,接着对分解得到的本征模态函数计算参数优化后的样本熵特征。将获取的故障特征输入基于粒子群参数优化的支持向量机(PSO-SVM)进行受电弓故障识别分析。结果发现,基于受电弓顶管振动信号的EEMD样本熵故障诊断效果较好,而碳滑板振动信号诊断效果较差。针对这一特点,利用二代小波样本熵进行优化,进一步提高了碳滑板振动信号故障诊断结果,验证了现代时频分析算法与信息熵联合的诊断方法在受电弓振动信号特征提取与故障诊断的可行性与有效性。

关键词：受电弓故障诊断时频分解样本熵

基于T-SNE样本熵和TCN的滚动轴承状态退化趋势预测

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仪器仪表学报 2019年第8期40卷 39-46页

作者：于重重宁亚倩秦勇高柯柯北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络(TCN)的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用T-SNE算法提取原始振动... 详细信息

为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络(TCN)的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用T-SNE算法提取原始振动信号的低维流形特征,再计算低维流形特征的样本熵作为状态退化特征,最后基于历史状态退化特征通过TCN算法预测轴承的状态退化趋势。实验结果表明,相较于传统特征指标,T-SNE样本熵特征指标能够至少提前50 min发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,且TCN算法的预测误差仅为0. 45%,具有较高的工程应用价值。

关键词： T-分布随机近邻嵌入样本熵时间卷积网络滚动轴承状态退化趋势预测