【摘 要】
：
In this paper, we used SVM method to detect P300 signal. Before training a classification parameter for the SVM, several preprocessing operations were applied to the data including filtering, downsamp
【出 处】
：
Chinese Journal of Biomedical Engineering
论文部分内容阅读
In this paper, we used SVM method to detect P300 signal. Before training a classification parameter for the SVM, several preprocessing operations were applied to the data including filtering, downsampling, single trial extraction, windsorizing, electro
其他文献
利用连续视觉刺激模拟物体向观察者逐渐逼近的深度运动过程,研究人在此深度运动过程中的事件相关电位(ERP)反应。本文重点研究了接近物体的大小对深度运动知觉ERP的影响。被试为9人(22～29岁)。结果表明:深度运动知觉过程的主要ERP成分为P80、N100、P140、N220、P300、N350、P400,这些成分主要出现在额叶、枕和枕顶区,部分靠近顶颞或枕颞区,其中N220可能是与深度运动知觉关系
提出一种基于智能单粒子(intelligent particle optimizer,IPO)的改进型联合代数重建算法(simultaneous algebraic reconstruction technique,SART).为提高重建图像质量,引入松弛矩阵概念,利用智能单粒子算法搜索每一像素特有的最优松弛因子,增强重建算法对图像局部特性的针对性.仿真结果表明,采用IPO-SART算法获得的重建
针对医学图像的特点,提出一种基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法。该方法的特点是采用了混合高斯模型(Gaussian mixture models,GMM)实现从低层视觉特征到对象语义的映射,并用概率表达语义的置信度,然后使用贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)融合对象语义,从而建立一个多层的医学图像语义模型,目的在于支持多层次的医学图像语义自动标注及其检索。为了验证此方法的
提出了2种采用位并行技术的算法:ISA算法和IBNDM算法。使用机器字来记录各种参数,通过位运算更新各机器字的取值,模拟非确定自动机(NFA)的状态转换过程,反映各种特殊字符对NFA状态转换的影响,实现特殊字符串的快速匹配。在模式串长度不超过机器字长(通常为32或64)时,2种算法都比正则表达式具有更优越的性能。
为了提高图像分割算法的抗噪声性能,提出了一种改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法.该算法首先根据邻域像素的隶属度矩阵来计算出像素和聚类中心的空间距离,然后利用空间距离和欧氏距离来重新确定像素和聚类中心的距离,最后利用新提取的距离特征和改进的FCM聚类算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能有效地提取目标图像,对噪声具有较强的鲁棒性,收敛速度快.
New models for image decomposition are proposed which separate an image into a cartoon, consisting only of geometric objects, and an oscillatory component, consisting of textures or noise. The propose
A novel feature fusion method is proposed for the edge detection of color images. Except for the typical features used in edge detection, the color contrast similarity and the orientation consistency
谱聚类是一种以图和相似性为基础的聚类新算法.当图像很大时,计算相似性矩阵及其特征值和特征向量十分耗时.为了将谱聚类算法应用于大规模聚类问题,该文提出一种两阶段纹理图像分割算法,采用改进的分水岭算法进行预分割,然后用特征值尺度化特征multiway谱聚类算法进行最终分割.为了检验算法性能,将其应用于纹理图像分割,分割结果令人满意.
The purpose of image registration is to spatially align two or more single-modality images taken at different times, or several images acquired by multiple imaging modalities. Intensity-based registra
虽然基于像素重排列的迭代反投影算法已经在TOMBO模型构建时提出,但是该方法需要大量的迭代次数,同时在噪声平滑效果上还有待于改进.因此一种正则化的迭代反投影算法被提出为该系统重构图像.采用自适应的总变差正则化因子和双边总变差正则化因子来正则化迭代反投影算法.自适应总变差正则化因子根据图像的当前信息来选择参数,因此用该因子正则化后的迭代反投影算法可以在平滑噪声的同时保留高频成分.而双边总变差正则化因