信号分类相关论文
针对目前单通道心电信号识别精度不高、现存多元分解方法效果不佳、多元非线性心电信号分析复杂等问题，提出了一种基于自适应多元多......
大脑是人体中最复杂的器官,人类对其研究的程度尚浅。脑电信号分类是脑电信号处理与识别系统中的一项关键技术。字典学习因其稀疏......
频谱感知作为实现频谱资源高效利用的关键技术之一,在非授权频段新空口（New Radio in Unlicensed Spectrum,NR-U）等场景中已有广泛应......
近年来,雷达在电子战中面临复杂的电磁环境和严重的干扰问题,基于数字射频存储（DRFM）技术的欺骗式干扰由于成本低廉且破坏能力较强,......
脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）提供了一种不依赖周围神经和肌肉而直接与环境交互和控制外部设备的方法。它可以直接读取并......
自动探测和识别脑电(EEG)癫痫波对于临床上预测癫痫发作和辅助医师诊断治疗具有重要意义.本文通过非线性动力学指标--近似熵(ApEn)......
脑机接口（brain-computer interface，BCI），它是在人脑与外部设备之间建立的直接连接通路。运动想象是BCI 研究的热点之一，及时有效地提......
目的:针对脑电信号普遍存在的数据维度高、难以预测的问题,提出一种多重分形去趋势波动分析特征提取方法与长短时记忆网络(LSTM)相......
心电信号(Electrocardiogram,ECG)的心律异常识别是心脏病诊断的重要手段。目前,医生需要根据心电设备获取ECG信号,并熟记众多规则......
本文提出了一个基于深度学习的调制信号分类解决方案,面向现实无线网络设置中的两种场景应用:信号类型随时间而变化的机变信号和信......
在雷达、通信和导航的实际应用中，有时应用者并不关心信号的完整结构特征，而只对信号的存在与否等感兴趣。因此，这样的需求使得信号检......
随着现代信息技术的快速发展，通信、生物等领域的数据呈现爆炸性增长，这使得信号的分类技术变的越来越重要。信号分类就是通过对信号......
随着通信技术的发展,无线通信环境日益复杂,通信信号在很宽的频带上采用各种调制方式。如何有效的监视和识别这些信号是通信信号处......
通信信号调制识别是自适应传输中的一项重要技术。在本文中作者首先针对11种模拟和数字单载波信号的分类,提出了一种利用信号高阶......
该文以上海市科委重点基金项目"神经元回路信号测量及信息提取"为背景,开展了视网膜神经节细胞电活动的检测和信号分类研究.视网膜......
很久以来中医一直依靠指面感觉来体会患者桡动脉搏动处的脉象信息,因此诊断时需借助医师的经验,这样使得其应用和发展都受到了很大......
面对心电图的计算机辅助诊断问题,本文首先主要介绍了四种分类模型,即改进的独立成分分析法和支持向量机模型、线性预测和主成分分......
信号分类一直是研究热点之一,如何对信号进行准确分类也是众多研究者追求的目标之一。分类在故障诊断和纹理图像检索中具有重要作......
近年来科技的迅猛发展,让脑机接口的研究成为许多课题组的研究重点,人们希望可以通过思维控制外界设备,达到与周围环境真正融合的......
目前光纤通信系统正朝着超高速、超大容量、超长距离和动态可重构的方向发展。在这样的发展趋势下为了实现光网络的智能化管理,需......
为了提高电子对抗通信网络信号检测识别能力,需要进行信号分类,提出基于物联网的电子对抗通信网络信号分类与识别方法。利用多维传......
随着人们生活水平的提高和网络的迅速普及,身体健康和信息安全成为人们愈发关注的问题。在身体健康方面,心脏类疾病的发病率居高不......
针对雷达辐射源信号在低信噪比情况下分类精度不高、分类结果具有偏向性,设计了一种基于集成学习结合深度学习的雷达信号分类方法......
目前的猎雷系统缺乏精确地分类掩埋水雷与武备的能力。文中介绍了一种海底成象与信号分类规则系统的独特系统设计。海底及海底下的......
多信号分类（Ｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＭＵＳＩＣ）算法可用于定位脑电图（ＥＥＧ）和脑磁图（ＭＥＧ）数据中的多个异步偶极兴奋源。ＭＵＳＩＣ算法在三维空间中扫描一个独立的偶极模型的位差，并计算其......
从1980年以来,中国科学院水生生物研究所在我国第一类保护动物白鳍豚声及行为方面开展了研究工作,特别是从1985年以来,在华中工学......
为了提高被动声目标识别率 ,该文研究了隐马尔可夫模型 (HMM)在被动声信号分类中的应用问题。然后 ,又提出了 2种混合分类器 :特征......
针对密集战术通信信号的实时分选问题,提出了采用TMS320C25开发系统为预处理器,BAM/NBAM(双向联想存储器/新型双向联想存储器)为信......
在运动想象脑电实验中,通常对目标问题采用不同的特征提取及分类算法,然后选择一个最好的分类方案,但是,不同算法的错分样本并不完......
针对大量EEG数据进行分析时,视觉检测显得既费时效率又低,提出了EEG信号分类系统.该系统采用FastICA方法获取EEG信号模式的高阶统......
该文论述了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构及一种改进的网络结构，建立了非显式小波的网络的学习算法，并把该改进小波神经网......
本文基于隐马尔可夫模型和神经网络模型提出了一种用于时序模式分类的混合模型和基于关联度准则的决策方法,并用实例验证了该混合......
主研人员：虞厥邦 刘正松 邹月娴 陈勇 余淑萱 肖先赐等基于神经网络的计算机及其应用系统包括三个子课题：１）采用程控直通通信机制......
本文通过一种新的相似度度量概念，综合模糊C－means网、自适应谐振理论（ART－1）及模糊自组织映射网（FCN）的诸多优势，提出了一种综合的结构自......
假设检验中Neyman_Person准则是一种基于似然比的信号分类、检测、识别方法 .神经网络是实现这种判定准则的优选方案 ,但是传统的......
声音信号分类是准确进行语音预测、解码和识别的基础工作.深度神经网络是目前音频分类的主流方法.选用19种不同语音特征,以3种噪声......
脑机接口（Brain Computer Interface，BCI）是一种不依赖于外部神经和肌肉，直接将脑电信号（Electroencephalogram,EEG）转化为控制指令控制......
人体步态蕴含着大量能够反映自身健康状况、精神状态的有用信息,对人体步态信号的分析、研究一直以来都是众多学者普遍关注的热点......
心音信号是人体重要的生理信号之一，心音听诊不仅简单无创且能较早的发现异常。由于心杂音信号的复杂性和非平稳性，采用现代数字信号......
近几年来,由于电力电子器件和非线性装置的广泛应用,使得电网中的电压和电流波形畸变越来越严重,造成了电能质量的恶化。传统的电......
本文提出小波变换与模式识别相结合的算法实现通信信号调制模式的自动识别。不同于其他调制模式识别算法,该算法能同时识别模拟调......
近年来,伴随着世界上人口老龄化速度的逐步加快、残疾人数量的持续攀升,迫使人类要加快研究大脑科学的步伐.人类渴望通过研究脑科......
本文作者所在公司近年来新上几套化工生产装置开工调试过程中常见的仪表故障分析进行分析.对故障出现的可能性大小和各回路故障的......
