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基于独立成分分析的时间自相关方法在功能磁共振激活区自适应提取中的应用被引量：1: 2014年; 传统基于ICA的激活区检测手段是将分离后的独立成分与参考信号做相关性分析。实际问题中,不同区域的脑血流动力学响应情况不同,因此往往得不到标准的参考信号。针对此类问题,提出时间自相关方法(TSC)与ICA方法结合,在不需要参考信号的情况下,通过检测体素点各周期的时间序列相关性,对fMRI数据进行激活区提取。应用5-邻域ICA方法对fMRI数据逐点处理,然后应用时间自相关算法检测各时间序列周期间的相关性,选择最大的自相关系数作为该体素点的信号值。再通过Z变换将相关系数分布转换为服从N(0,1)的Z分布,提取出具有显著性差异(a=0.05)的激活区。将自相关算法应用于仿真数据和12组双手握拳运动的真实fMRI数据的处理,结果表明该方法能够准确提取出仿真数据中的激活区。对真实数据的处理,该方法在空间准确性上与GLM方法无显著性差别(0.465 3±0.136 8 vs 0.490 5±0.134 1),在时间准确性上显著优于GLM方法 (0.636 4±0.011 1 vs 0.369 2±0.010 9),具有良好的脑功能激活区检测及空间定位能力。; 白保东刘健郭红宇; 关键词：FMRI 自适应阈值

机器人模仿学习的非接触观测控制图模型被引量：4: 2014年; 提出一种新的基于非接触观测信息的机器人模仿学习表征与执行的控制图模型.建立可模仿学习的人-机关系,并得出模仿学习前提条件是以系统末端微分运动为基本行为元.提出控制图模型结构和基于视觉观测序列的模型学习方法.提出基于累积和瞬时相关函数的观测序列分割和图结构生成方法,和基于RBF(径向基函数)网络的行为元目标学习方法.通过不同结构和自由度的机器人毛笔绘画和物体抓取模仿学习实例实验,证明了所提出模型在视觉观测信息下能够表征与执行不同层次和类型的行为,具有良好的泛化能力、通用性及实用性.; 杨俊友马乐白殿春东俊光; 关键词：机器人行为模仿学习

永磁直线伺服系统电流环延时补偿: 2013年; 为了解决永磁直线伺服系统电流环延时问题,讨论了电流矢量控制原理,并指出典型脉冲宽度调制(PWM)时序存在一个采样周期时间延迟的现象.在同步旋转坐标系电流解耦控制基础上,分析了由于时间延迟导致的逆变器电压给定值幅值变化与相位滞后的原因,并提出了相应的补偿方法,将逆变器电压给定值幅值乘以比例系数,并且对d、q轴耦合电压解耦.通过永磁直线伺服系统电流环实验,对比电流环延时补偿前后d、q轴电流响应,证明补偿后d、q轴电流性能明显提高,实验结果也验证了理论分析的正确性与补偿方法的有效性.; 杨俊友于吉帅刘永恒白殿春; 关键词：脉冲宽度调制电流环电压解耦矢量控制延时补偿

机器人的混合特征视觉环境感知方法被引量：6: 2012年; 提出一种基于颜色直方图和SIFT混合特征的机器人视觉环境感知方法。该方法将颜色直方图的"色"与SIFT算法的"形"有机结合,有效提高了感知精度和实时性。对图像进行平均亮度调整并对颜色直方图特征加入主颜色直方图,使之对环境光照和动态变化具有更好的鲁棒性;通过控制特征点数和加入局部颜色统计信息方式改进SIFT算法,提高了特征生成速度和匹配准确度。利用分级匹配方法加速了特征检索过程,并采用本文提出的基于数据知识的推理方法进一步提高了感知精度。仿真与实验结果表明,随着数据库规模扩大,本文方法在感知精度和实时性上的性能优势越发明显。; 杨俊友马乐白殿春东俊光; 关键词：知识推理

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辽宁省自然科学基金(201102163)