国家自然科学基金(50477015)
- 作品数：49 被引量：197H指数：9
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- 基于Tikhonov和变差正则化的磁感应断层成像重建算法被引量：10
- 2011年
- 为了解决磁感应断层成像(MIT)逆问题的病态性和改善重建图像的质量,提出一种新的组合算法.该组合算法首先利用Tikhonov正则化算法对解的适定性产生初步的成像区域,之后再利用变差正则化算法对解的保边缘性和锐化作用进行图像重建.该组合算法与Tikhonov正则化算法及变差正则化算法相比,不仅有效地克服了磁感应断层成像(MIT)重建图像数值解的不稳定性,还加快了重建图像的收敛速度,提高了目标导体的分辨能力,有效改善了重构图像的质量.仿真结果表明了该组合算法的有效性.
- 陈玉艳王旭吕轶杨丹
- 关键词：重建图像TIKHONOV正则化
- 脑磁感应断层成像技术的敏感性分析及图像重建被引量：1
- 2012年
- 为了分析脑磁感应断层成像(MIT)技术的敏感性,利用三层同心圆的简单头模型讨论了颅内血肿电导率大小、颅内血肿面积、颅内血肿位置及颅骨电导率大小对接收线圈上感生电压的影响,并利用变差正则化方法对三个不同位置的血肿进行了仿真重建.仿真结果表明:低电导率的颅骨对接收线圈上感生电压的影响不大,且利用变差正则化方法所获得的重建图像可以大致反映出颅内血肿的位置和大小.与Tikhonov正则化方法相比,重建图像的质量也得到了一定的提高,所以此方法为脑MIT的图像重建提供了一种有效的途径.
- 陈玉艳王旭吕轶杨丹
- 关键词：血肿TIKHONOV正则化图像重建
- 基于正交小波变换的心冲击图自适应去噪方法被引量：3
- 2010年
- 研究了心冲击图的正交小波变换最小均方自适应去噪;阐述了基于正交小波变换的最小均方自适应去噪原理;利用径向高斯核函数对心冲击图进行自适应时频联合分析,得到了中心频率并确定了小波分解尺度;提出了通过选择小波基函数和输入信号长度确定自适应滤波器阶数的方法;从矩阵角度给出了算法的实现步骤,并分析了正交小波变换提高最小均方算法收敛速度的原因。实验结果表明,正交小波变换最小均方算法使自适应去噪后的心冲击图更快达到稳态,随心动周期的变化趋势更加明显。比较去噪前后心冲击图的功率谱密度可知,正交小波变换最小均方算法在保留心冲击图特征的同时自适应地去除了其中的时变噪声,获得了良好的去噪效果。
- 金晶晶王旭于艳波蒋芳芳
- 关键词：心冲击图正交小波变换最小均方自适应去噪
- 坐立两便式心冲击信号检测系统设计与实现被引量：6
- 2012年
- 设计并实现了一种坐立两便式心冲击(BCG)信号检测系统.该系统采用高精度A/D转换芯片TM7708、程控比例放大和数字滤波技术实现了BCG信号检测.采用小波分析技术对信号进行消噪处理,以提取特征波形,并通过VB软件编程实现心率自动检测.采集30例心冲击信号,与同步采集的单通道心电信号进行对比.结果表明,两种信号的节律一致,心率检测准确率达98.2%,验证了系统的正确性.该系统便携式的设计方便受试者随时对心脏机械活动进行监测,也为后续心脏和呼吸信号提取和分析提供了可靠依据.
- 王春武王旭龙哲张柯欣
- 关键词：心电信号小波分析
- 基于右腿驱动技术的脑电信号放大器的设计被引量：11
- 2010年
- 设计了高性能的脑电信号(EEG)放大器,将差分放大电路、右腿驱动电路应用于放大器的前置部分,有效消除共模信号干扰,通过前置放大器和两级后级放大器将EEG信号放大,通过设计并合理安置多个低通滤波器和50Hz陷波器,有效消除EEG信号中的高频干扰和工频干扰,在非屏蔽室的条件下能够有效检测到EEG信号.测试结果表明,放大器各个部分性能指标已达到设计要求,同时在测试者头皮采集到了实际的EEG信号,证明了设计的有效性.
- 孙宇舸叶柠于艳波
- 关键词：脑电信号放大器
- 基于心脏动力学的体震信号建模与仿真被引量：3
- 2013年
- 体震信号是一种无感觉记录心脏搏动的新型检测系统,较心电信号更适合在日常实时监测中使用。针对体震信号的产生机理,以心脏动力学为基础,分析了心动周期中心冲击力的产生过程,模拟了该力在主动脉传导中的血流速度变化曲线,给出了坐姿体震信号检测系统的传递函数,最终建立了体震信号的数学模型,并使用MATLAB进行时域波形仿真。仿真结果表明所建模型能够准确地反映坐姿体震信号的特征点,有助于依据体震信号评价心脏功能的研究。
- 蒋芳芳王旭杨丹
- 关键词：心脏动力学数学模型
- Independent Component Analysis and Time-Frequency Method for Noisy EEG Signal Analysis
- ＜正＞EEG signal recorded by scalp electrode is a mixture of signals from different brain regions and with noisy ...
- Ning YeXu WangYuge Sun
- 文献传递
- 心冲击图信号中呼吸成分的时频检测方法研究
- 2012年
- 根据心冲击图(BCG)信号中呼吸成分对心动周期成分具有调制作用的事实,提出一种适用于坐姿BCG监测系统的呼吸成分时频检测方法。该方法先采用变频复解调(VFCDM)算法对BCG信号进行解调,得到不同中心频率的解调输出,再通过时频分析手段估计各个频段的瞬时频率及其幅值信息,最后实现呼吸成分时域波形的重建。为了验证算法的可行性和准确性,应用小波分析方法进行定性对比实验,并同步采集鼻热敏呼吸信号进行定量统计。实验结果表明,本文所提方法可以从BCG信号中较为准确地检测呼吸率成分,为多生理参数的无感觉同步监测做了有益的尝试。
- 蒋芳芳王旭杨丹
- 关键词：时频分析小波变换
- 基于Monte Carlo方法的NIRS生理检测研究
- 2009年
- 在NIRS生理检测技术的基础上,提出以扫描方式进行NIRS检测的新构想.以Monte Carlo方法展现其成像过程,并首次尝试以Monte Carlo方法对扫描式NIRS检测进行分析,以Visual C++编制程序,建立由组织结构到检测影像的检测模型.对一百万条光线进行追踪,对比分析了不同长度通道的扫描影像,并进行实测,得出该方式下检测影像的分辨率好于传统方式,证实了该方法的独特性.
- 王海
- 关键词：MONTECARLO方法无创检测光线追踪
- 基于小波变换和K-L展开的单通道表面肌电信号识别被引量：12
- 2006年
- 利用单通道表面肌电信号对肘收缩、肘伸直、前臂外旋和前臂内旋四个上肢动作进行了识别.用肌电信号最高频率20倍的过采样率对表面肌电信号进行采样,利用抽取滤波技术将过采样带来的冗余数据去除并保留了过采样带来的低噪声的优点.通过小波变换提取出5个子频带的相对能量与表面肌电信号的总能量一起作为原始的特征向量,然后通过K-L展开将6维的原始特征向量降为2维.通过建立BP网络分别用6维特征向量和2维特征向量对上述的四个动作进行识别.结果显示该方法在减少肌电电极的同时保持了较高的识别率,有很好的识别效果.
- 贾雪琴王旭李景宏杨丹
- 关键词：肌电信号小波变换BP网络
