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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第3期38卷 102-112页

作者：武岩满建志宋雨李奇长春理工大学计算机科学技术学院长春130022 长春理工大学中山研究院广东中山528400

由于运动想象脑机接口(MI-BCI)范式不需要视觉刺激,应用MI-BCI范式在提高人机交互系统舒适度方面具有重要意义。为实现辅助设备的异步控制,提高模型的鲁棒性,减少通道使用数量以降低BCI系统输入的复杂性,提出一种基于通道组合(channel c... 详细信息

由于运动想象脑机接口(MI-BCI)范式不需要视觉刺激,应用MI-BCI范式在提高人机交互系统舒适度方面具有重要意义。为实现辅助设备的异步控制,提高模型的鲁棒性,减少通道使用数量以降低BCI系统输入的复杂性,提出一种基于通道组合(channel combination,CC)-数据对齐(euclidean space data alignment,EA)-多尺度全局卷积神经网络(multiscale global convolutional neural network,MGCNN)的运动想象脑电分类方法。通过引入大脑静息状态下的脑电信号,扩展MI-BCI输出指令集;利用CC将22通道脑电数据重构为左右对称通道加中间通道的3通道形式,重构后的数据经过EA方法规范后作为网络输入;构建多尺度卷积模块与全局卷积模块,并行提取脑电信号的局部特征和ERS/ERD全局特征;利用迁移学习提升模型的解码能力。结果表明:该方法在BCI Competition IV 2a数据集上达到了99.28%的平均准确率和0.99的Kappa值,提高了运动想象脑电分类精度,为在线异步运动想象脑机接口的应用与发展作出了贡献。

关键词：运动想象脑机接口通道组合卷积神经网络数据对齐

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聚合通道特征算法通道组合研究

聚合通道特征算法通道组合研究

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作者：陈江龙内蒙古大学

学位级别：硕士

行人检测是计算机视觉领域一项重要的研究内容,它在视频片段中提取基本的语义信息,在自动驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域有着广泛的应用前景。近十余年来,行人检测技术快速发展,大量的行人检测方法被提出,行人检测在识别... 详细信息

行人检测是计算机视觉领域一项重要的研究内容,它在视频片段中提取基本的语义信息,在自动驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域有着广泛的应用前景。近十余年来,行人检测技术快速发展,大量的行人检测方法被提出,行人检测在识别精度和识别速度方面取得了很大的提高。2009年Dollar等人提出了积分通道特征,利用多种特征通道融合提取信息,取得了当时较为先进的结果;对积分通道特征进行改进而提出的ACF聚合通道特征,是目前行人检测效果最好的方法之一。一方面,聚合通道特征利用特征金字塔和池化简化了特征计算,进一步提高了检测效果。另一方面,对聚合通道特征仍存在深入探究和改进的空间:对各个通道作用的认识以及对各个通道分别组合效果的探究仍有不足;采用的3种共10条特征通道可能存在不必要的冗余信息,尚有简化空间;针对不同应用场景,仍可以通过选用特征通道的不同组合,来对行人检测的速度或是精度进一步取舍。本文主要针对聚合通道特征进行深入实验探究。首先介绍行人检测领域的发展、研究现状和目前的主流检测方法、行人检测的基础知识,以及积分通道特征和聚合通道特征的原理。然后,对聚合通道特征的各个特征通道进行组合实验,包括各通道单独工作、两两组合、以及改变梯度方向通道数的实验,通过实验,分析各通道的作用,并发现几种有实用意义的简化通道组合。本文提出,在不同的实际应用场景中,可对聚合通道特征原有的10个特征通道进行不同的简化组合,以对行人检测的精度和速度做出取舍,更好地适应不同场景下的行人检测需求。

关键词：行人检测聚合通道特征通道组合

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一种改进的导频与数据通道组合捕获算法

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全球定位系统 2013年第4期38卷 1-6页

作者：林红磊唐小妹王飞雪国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

针对含导频GNSS信号捕获问题,通过增加导频通道的相干积分时间,对现有的导频数据通道的组合捕获算法进行了改进,详细分析了改进后的捕获检测量的统计特性。理论分析和仿真实验表明:在信号时频不确定度较小的情况下,该算法的捕获性能相... 详细信息

针对含导频GNSS信号捕获问题,通过增加导频通道的相干积分时间,对现有的导频数据通道的组合捕获算法进行了改进,详细分析了改进后的捕获检测量的统计特性。理论分析和仿真实验表明:在信号时频不确定度较小的情况下,该算法的捕获性能相对非相干组合算法有较明显提高,但带来的代价是捕获时间的增加。

关键词：导频通道通道组合信号捕获

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基于R-Y通道冗余去除钢筋层阴影方法

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福建工程学院学报 2022年第4期20卷 391-396页

作者：仓大健吴选忠李占福福建工程学院机械与汽车工程学院福建福州350118 福建工程学院福建省数控装备产业技术创新研究院福建福州350118 中建海峡建设发展有限公司福建福州350000

将RGB颜色空间下的图像转到YUV颜色空间,分离出R、Y两个通道,利用图像在R、Y两个通道内的阴影区域灰度值接近且钢筋区域亮度差距明显的特性,提出一种基于R-Y通道冗余去除的算法,以消除阴影。对比几种常用的阴影消除方法,该方法可以较好... 详细信息

将RGB颜色空间下的图像转到YUV颜色空间,分离出R、Y两个通道,利用图像在R、Y两个通道内的阴影区域灰度值接近且钢筋区域亮度差距明显的特性,提出一种基于R-Y通道冗余去除的算法,以消除阴影。对比几种常用的阴影消除方法,该方法可以较好地实现在工厂环境下钢筋层空间重影去除。

关键词：钢筋阴影冗余去除机器视觉通道组合

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一种基于梯度提升树的肌电信号最优通道选择方法

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信息与控制 2020年第1期49卷 114-121,128页

作者：马乐乐赵新刚李自由张道辉徐壮中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对肌电识别中粘贴较多的电极引起的通道冗余问题,提出了一种基于梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型的最优通道组合选择方法.首先,手动提取每个通道肌电信号常用的5个特征,然后利用GBDT模型生成隐含的新特征.其次... 详细信息

针对肌电识别中粘贴较多的电极引起的通道冗余问题,提出了一种基于梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型的最优通道组合选择方法.首先,手动提取每个通道肌电信号常用的5个特征,然后利用GBDT模型生成隐含的新特征.其次,对所有通道组合下的原始特征和新特征进行组合并训练另外的GBDT模型,用于预测每种组合的动作识别率.最后,选择出最优的通道组合用于在线控制实验.实验结果表明,最优的通道组合具有较高的离线识别率和在线控制精度,能实现对机器手准确实时的控制.使用肌电识别系统多次进行在线控制实验时,选择最优的通道组合可以减少电极的粘贴数量,减少多余通道带来的信息冗余和干扰,从而提高系统的实用性和鲁棒性.

关键词：肌电信号梯度提升树通道组合生成特征

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基于波谱特征的MODIS数据溢油监测通道提取

基于波谱特征的MODIS数据溢油监测通道提取

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中国科协2009年海峡两岸青年科学家学术活动月——海上...

作者：李颖兰国新马龙于水明陈铎大连海事大学环境信息研究所

光学遥感监测溢油,关键在于溢油目标同背景海水的差异。试验数据来源于NASA开放网站提供的MODIS L1B数据,基于经过几何校正等预处理操作的数据本身,利用不同油种与海水在反射率上的差异,提取研究区域溢油图像的反射率波谱曲线,计算油水... 详细信息

光学遥感监测溢油,关键在于溢油目标同背景海水的差异。试验数据来源于NASA开放网站提供的MODIS L1B数据,基于经过几何校正等预处理操作的数据本身,利用不同油种与海水在反射率上的差异,提取研究区域溢油图像的反射率波谱曲线,计算油水反射率比值,根据反射率比值确定溢油信息丰富的通道。依据筛选出的通道结果,再结合最优化指数（OIF）确定溢油最佳通道组合,对试验结果的分析表明该方法能够高效、准确进行溢油监测。

关键词：波谱特征溢油通道组合 OIF

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基于信道响应的设备无关目标定位方法研究

基于信道响应的设备无关目标定位方法研究

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作者：任家驹西北师范大学

学位级别：硕士

近几年来,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)极大地增加了人们日常生活的便利性。随着室内Wi-Fi的广泛部署,“家家都有Wi-Fi”可能成为21世纪人们日常生活中的标签。室内Wi-Fi的广泛部署使得无线信号逐渐大众化,也为人们“位... 详细信息

近几年来,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)极大地增加了人们日常生活的便利性。随着室内Wi-Fi的广泛部署,“家家都有Wi-Fi”可能成为21世纪人们日常生活中的标签。室内Wi-Fi的广泛部署使得无线信号逐渐大众化,也为人们“位置”的计算提供着可行性。在室内场景中,因为障碍物多、空间狭小使得全球定位系统(Global Positioning System,GPS)不能像在室外那样为人们提供精确的位置服务,在室内我们需要使用更精确的定位信息来满足员工监控、超市商品定位、医院病人呼叫定位、人工交通状况监控等定位应用的需求。人员的位置信息已逐渐成为室内定位研究领域中的一个亟待解决的问题。基于传统射频信号的室内定位精度取决于接收端的信号质量。同时,通常用于定位的信号含有噪声和各种误差。室外视距(Line of Sight,LOS)传播条件比室内条件优越得多,这些条件使得在空旷场所中能获得更高的精度。早期,一种基于接收信号强度信息(Received Signal Strength Information,RSSI)的室内定位方法得到了迅速发展。然而,该信号的数值是一个估算的结果,其数值波动不稳定,误差较大,无法获得较高的定位精度。与RSSI相比,现如今也可以从普通的商业Wi-Fi中获得信道状态信息(Channel State Information,CSI),CSI具有更细粒度的感知程度,并包含多径效应、功率衰减等信息。在这种情况下,基于CSI信号的室内定位技术已经成为解决室内定位问题的一种很好的选择。本文对基于信道状态信息的室内定位技术进行了系统的研究,在现有的研究基础上,提出了一种基于CSI指纹信息的室内定位方法,旨在尝试解决目前室内定位技术当中的不足之处。本文首先对现有的室内定位技术原理进行了简单介绍,区别于传统使用RSSI进行定位的技术,本文对CSI信号特征进行分析,在人体对信号的影响方面进行了各种尝试。其次,本文根据无线信号幅值的特征,设计了一种基于CSI信号通道组合的室内定位算法,该算法创新点是将通信链路中幅值数据优化结合起来,通过组合后的数据样本建立指纹库,然后使用斯皮尔曼等级相关系数获得权重,将权重赋予WKNN算法来计算确定最终的定位结果。对比分析了单个通道和组合通道、与某些现有方法、采样点数量三个方面的系统定位性能。然后,根据无线信号相位特性,设计了一种基于CSI信号相位差值矫正的室内定位算法,该算法的重点在于将相位信号进行完整的降噪与滤波,对组间相位数据和组内相位数据同时进行处理,最后使用BP神经网络对数据进行训练得出定位结果。最后,依据本文所描述的算法,在实际的场景中进行了验证。实验结果显示,两种定位算法的定位精度明显高于使用RSSI信号进行定位的精度,相比于其他定位算法提高了定位准确率。

关键词：指纹定位 CSI 通道组合相位差值矫正 BP神经网络

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