【摘 要】
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尝试采用神经网络方法用于对脑电信号这样的非平稳随机信号进行分类。文中采用实测的,由P4电极所获得的800组数据脑电信号作为训练和测试样本,开展利用神经网络对脑电信号EEG进行分类的研究,着重进行了利用BP网络和PNN的分类的研究,文中采用三层BP网络,和常规的PNN分别对特定的脑电信号进行分类实验,取得的正确率分别为77%和73%。研究表明采用神经网络方法对脑电信号进行分类识别是可行的,同时指出B
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尝试采用神经网络方法用于对脑电信号这样的非平稳随机信号进行分类。文中采用实测的,由P4电极所获得的800组数据脑电信号作为训练和测试样本,开展利用神经网络对脑电信号EEG进行分类的研究,着重进行了利用BP网络和PNN的分类的研究,文中采用三层BP网络,和常规的PNN分别对特定的脑电信号进行分类实验,取得的正确率分别为77%和73%。研究表明采用神经网络方法对脑电信号进行分类识别是可行的,同时指出BP网络比PNN更适合于对脑电信号的分类,有关训练的收敛性尚待作进一步的研究。
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在保留颈椎活动度的人工假体设计与研究中,对颈椎活动度的评价是关键参数之一。本文研究开发了颈椎活动度三维测量系统,利用计算机图形图像技术对颈椎健康志愿者的二维断层CT图像进行分割和三维重建,重建出健康志愿者的颈椎三维形态。提供交互式的三维测量工具,实验医师使用测量工具在颈椎上标志出活动度测量的关键解剖点。系统的角度和位移计算模块利用标定的关键解剖点的坐标值作为输入,计算出用于评价人体颈椎椎节活动度的
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