检索结果-内蒙古大学图书馆

生物医学工程学杂志 2013年第6期30卷 1368-1372页

作者：李昕李红红窦祎侯永捷李长吾燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 秦皇岛前景光电有限公司秦皇岛066004 大连工业大学大连116000

知、情、意是人类三种基本的心理功能,分别是对三种不同性质的事物的主观反映,三者共同构成了人类心智活动的基础。情感作为人类意识的重要组成部分,是人类认识世界、反映世界的特殊方式。情感计算是关于情感机制、情感产生以及影响情... 详细信息

知、情、意是人类三种基本的心理功能,分别是对三种不同性质的事物的主观反映,三者共同构成了人类心智活动的基础。情感作为人类意识的重要组成部分,是人类认识世界、反映世界的特殊方式。情感计算是关于情感机制、情感产生以及影响情感因素的研究,是实现人工智能的基础,其研究内容涉及认知科学、心理学、生理学、行为学、传感器技术、计算机科学等,是一个多学科交叉的研究领域。本文从情感产生与作用机制出发,综述了情感信息的获取、情感建模、情感理解、情感表达等情感计算的核心研究内容,并就最新的研究进展与应用前景进行了讨论。希望藉此工作,更好地探索与了解情感计算基础理论,使更多的研究人员能深入到这一探索人类情感的神秘工具——情感计算的研究工作中。

关键词：情感计算情感建模情感识别情感表达

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小波变换结合经验模态分解在音乐干预脑电分析中的应用

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生物医学工程学杂志 2016年第4期33卷 762-769页

作者：李昕田彦秀侯永捷齐晓英孙小棋范梦頔蔡二娟燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124 前景光电技术有限公司秦皇岛066004

本文旨在结合小波分析与经验模态分解(EMD),充分提取音乐干预下的脑电(EEG)信号特征参数,提高情绪状态评估的分类准确率与可靠性,以期为辅助音乐治疗提供支持与帮助。采用音乐诱发情绪的多通道标准情感数据库(DEAP)中的数据,利用小波变... 详细信息

本文旨在结合小波分析与经验模态分解(EMD),充分提取音乐干预下的脑电(EEG)信号特征参数,提高情绪状态评估的分类准确率与可靠性,以期为辅助音乐治疗提供支持与帮助。采用音乐诱发情绪的多通道标准情感数据库(DEAP)中的数据,利用小波变换提取出额区(F3,F4)、颞区(T7,T8)和中央(C3,C4)通道的α波、β波以及θ波节律;对提取的脑电节律进行EMD以获得固有模态函数(IMF)分量,再进一步提取脑电节律波的IMF分量平均能量和幅度差特征值,即每种节律波中包含3个平均能量特征和2个幅度差特征值,以达到充分提取EEG特征信息的目的;最后基于支持向量机分类器实现情感状态评估。结果表明,利用该算法可以使无情绪、积极情绪、消极情绪之间分类最优正确率达到100%,使得积极与消极情绪之间的识别率提升10%左右,可以实现无情绪与积极、无情绪与消极情绪等情感状态的有效评估。处于不同情感状态下,音乐治疗效果差异较大,提高情感状态评估的分类正确率,将帮助提高音乐治疗的效果,更好地为音乐治疗提供支持。

关键词：音乐治疗脑电图小波变换经验模态分解固有模态函数

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一种改进脑电特征提取算法及其在情感识别中的应用

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生物医学工程学杂志 2017年第4期34卷 510-517,528页

作者：李昕蔡二娟田彦秀孙小棋范梦頔燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所河北秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,... 详细信息

音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据,基于小波分解重构δ、θ、α、β四种节律波;在分析比较小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数三种脑电特征情感识别效果的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)融合小波特征、近似熵和Hurst指数的脑电特征提取算法。本算法保留累积贡献率大于85%的主成分,并选择特征根差异较大的特征参数,基于支持向量机实现情感状态评估。结果表明,使用单一小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数特征量,情感识别的正确率均值分别是73.15%、50.00%和45.54%,而改进算法识别准确率均值在85%左右。基于改进算法情感识别的分类准确率比传统方法至少能提升12%,可为情感脑电特征提取以及辅助音乐治疗提供帮助。

关键词：音乐情绪小波变换近似熵 Hurst指数主成分分析特征融合

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微小空气孔传光的光子晶体光纤研究

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物理学报 2012年第21期61卷 266-272页

作者：赵兴涛刘晓旭郑义韩颖周桂耀李曙光侯蓝田燕山大学电气学院、河北省测试计量技术及仪器重点实验室、亚稳材料科学与技术国家重点实验室秦皇岛066004 北京交通大学理学院激光研究所北京100044 河北科技师范学院理化学院秦皇岛066004

利用有限元方法对纤芯中心带有一个微小空气孔的光子晶体光纤进行了分析,得到了其模场分布、损耗及色散特性随光纤结构参数及波长的变化规律.根据光的衍射原理及光子晶体光纤的传输特性,对空气孔传光的物理本质进行了解释.得到了微小空... 详细信息

利用有限元方法对纤芯中心带有一个微小空气孔的光子晶体光纤进行了分析,得到了其模场分布、损耗及色散特性随光纤结构参数及波长的变化规律.根据光的衍射原理及光子晶体光纤的传输特性,对空气孔传光的物理本质进行了解释.得到了微小空气孔低损耗、高强度、单模传输时,光子晶体光纤结构参数及波长的取值范围.设计出了一种优化的光子晶体光纤结构,其模场很好地集中在纤芯微小空气孔中,限制损耗α=5.9×10^(-5)dB/km,为微小空气孔传光的光子晶体光纤设计及制备提供了理论指导.光在空气孔中高强度、长距离传输,为光与物质相互作用及非线性光纤光学提供了新的条件.

关键词：光子晶体光纤空气芯有限元法模场分布

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基于HVD边际谱熵相对曲率的钢结构损伤识别方法研究

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现代制造工程 2020年第12期 136-142页

作者：时培明殷晓迪韩东颖罗皓燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学车辆与能源学院秦皇岛066004

为了解决钢结构损伤识别问题,基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)算法,根据钢结构的低阶振动信息,提出一种基于HVD边际谱熵相对曲率的损伤识别方法。首先依据HVD理论,对采集的振动信号进行处理并计算其HVD边际... 详细信息

为了解决钢结构损伤识别问题,基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)算法,根据钢结构的低阶振动信息,提出一种基于HVD边际谱熵相对曲率的损伤识别方法。首先依据HVD理论,对采集的振动信号进行处理并计算其HVD边际谱幅值;然后结合钢结构特点分析各节点间HVD边际谱熵及其相对曲率的计算过程;与此同时,根据钢结构损伤工况,利用相对曲率进行损伤仿真计算和基于ZJ70型钢结构的模拟实验分析。结果表明:利用该方法识别钢结构的损伤位置简单易行,能够准确判断损伤单元的位置。

关键词：计量学 HVD 边际谱熵相对曲率损伤识别钢结构

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基于时-频-空间域的运动想象脑电信号特征提取方法研究

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生物医学工程学杂志 2014年第5期31卷 955-961页

作者：王月茹李昕李红红邵成成应立娟吴水才燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

脑机接口(BCI)是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通路,信号分析功能模块是其核心部分,其中特征提取算法的效果如何是脑电图(EEG)信号分析算法的关键。EEG信号本身信噪比低,传统的EEG特征提取方法存在着缺少空间信息,需要的特征... 详细信息

脑机接口(BCI)是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通路,信号分析功能模块是其核心部分,其中特征提取算法的效果如何是脑电图(EEG)信号分析算法的关键。EEG信号本身信噪比低,传统的EEG特征提取方法存在着缺少空间信息,需要的特征量个数较多,分类正确率低等不足。针对以上问题,本文提出了一种基于小波和独立分量分析(ICA)的时间-频率-空间EEG特征的提取方法,分别用离散小波变换(DWT)和ICA提取时频域特征和空域特征。并用支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)相结合的方法对提取的特征进行分类。实验对比结果表明,所提出的方法有效地克服了传统的时频特征提取方法空间信息描述不足等问题,对于2003年BCI竞赛数据datasetⅢ分析,最高分类正确率为90.71%。

关键词：脑电图特征提取独立分量分析小波变换支持向量机

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余弦形波导弯曲损耗模型分析

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激光与光电子学进展 2015年第5期52卷 29-33页

作者：张颖王烁高云磊燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学光纤传感技术研究所河北秦皇岛066004

S形弯曲波导是集成光器件中不可缺少的部分。对比分析了常见不同形状的S形光波导的传输损耗,找到了低损耗的余弦形状。在Marcuse弯曲波导研究的基础上,通过曲线拟合方法,得到了几种近似计算损耗的公式。用Matlab进行仿真,得到了损耗曲... 详细信息

S形弯曲波导是集成光器件中不可缺少的部分。对比分析了常见不同形状的S形光波导的传输损耗,找到了低损耗的余弦形状。在Marcuse弯曲波导研究的基础上,通过曲线拟合方法,得到了几种近似计算损耗的公式。用Matlab进行仿真,得到了损耗曲线。与传统低坡模型进行对比分析,以找到与实际值最接近的模型。结果表明,高斯曲线拟合方法可以更好地描述余弦形状波导的损耗。

关键词：集成光学余弦型波导 Matlab仿真高斯损耗模型

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基于参数迁移的滚动轴承故障诊断

基于参数迁移的滚动轴承故障诊断

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2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议

作者：孙登云关阳星康硕孟宗燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛 066004

实验室机械设备振动信号样本充足、信息内容丰富。但实际工程中，设备可用标签数据稀缺，大量采集可训练的标签数据，成本高且破坏生态文明。针对这一问题，提出一种基于迁移学习的堆栈式自编码器模型。该模型首先构建三层堆栈式编码网... 详细信息

实验室机械设备振动信号样本充足、信息内容丰富。但实际工程中，设备可用标签数据稀缺，大量采集可训练的标签数据，成本高且破坏生态文明。针对这一问题，提出一种基于迁移学习的堆栈式自编码器模型。该模型首先构建三层堆栈式编码网络，然后利用标准归一化激活函数、动量梯度下降算法、无监督学习的特性和实验室大量的有效数据，训练模型的各层参数，最后使用少量实际工况中的数据进行微调，训练完整的深度迁移学习模型。试验利用三种不同故障模拟实验平台，进行迁移模型的测试试验。结果表明，所提方法能够运用大量良好的实验室滚动轴承信息，识别其它平台滚动轴承的健康状态。

关键词：参数迁移故障诊断堆栈式自编码器动量梯度下降算法

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针对个体差异的心理压力评估

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中国生物医学工程学报 2014年第1期31卷 45-50页

作者：李昕张云鹏李红红陈泽涛应立娟吴水才燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

慢性心理压力会带来一系列的病理、生理风险,直接影响健康。有效地评估心理压力,一直是心理压力研究中的热点问题。在心理压力评估过程中,个体差异是影响评估效果的关键。本研究针对评估心理压力/非压力反应中个体差异问题,以表面肌电... 详细信息

慢性心理压力会带来一系列的病理、生理风险,直接影响健康。有效地评估心理压力,一直是心理压力研究中的热点问题。在心理压力评估过程中,个体差异是影响评估效果的关键。本研究针对评估心理压力/非压力反应中个体差异问题,以表面肌电信号作为评估参数,以高校即将毕业的学生人群为对象,提出了一种改进的支持向量机心理压力评估算法。算法通过对样本聚类,并将聚类信息赋予支持向量机的损失函数,实现训练样本的筛选,针对筛选后出现两类样本不平衡问题,为损失函数赋予权重来降低分类器的预测倾向性,减少训练模型的误差,补偿不平衡样本数据所造成的影响。心理压力评估分类正确率由改进前的70.34%,提高到79.31%,算法运行时间由改进前的2026.5 s减少到541.3 s。结果表明,该算法可以有效地解决个体差异对于心理压力评估效果的影响,同时降低了分类器的计算复杂度,为心理压力评估中个体差异研究提供一种可行的方案。

关键词：肌电心理压力评估个体差异支持向量机权重 myoelectrogram (EMG) support vector machine (SVM)

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基于局部时频熵和粒子群优化的风电齿轮箱复合故障诊断

基于局部时频熵和粒子群优化的风电齿轮箱复合故障诊断

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2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议

作者：潘作舟关阳王福林郜文清星康硕孟宗燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛 066004

为了有效地从非线性、非平稳性的风电齿轮箱复合故障信号中提取有用的信息成分，提出了一种局部时频熵和粒子群优化算法相结合的风电齿轮箱复合故障诊断方法。首先，对故障信号进行形态学滤波，然后将滤波后的信号进行微分经验模式分解... 详细信息

为了有效地从非线性、非平稳性的风电齿轮箱复合故障信号中提取有用的信息成分，提出了一种局部时频熵和粒子群优化算法相结合的风电齿轮箱复合故障诊断方法。首先，对故障信号进行形态学滤波，然后将滤波后的信号进行微分经验模式分解，获得齿轮振动信号的若干IMF分量;把每一个IMF进行分块，计算每一块的局部时频熵值;把局部时频熵值作为支持向量机的输入参数，通过支持向量机进行故障识别与诊断，并用粒子群优化方法对支持向量机的参数优化以获得较高的识别准确率。最后通过实验验证了本文方法的有效性和可行性。

关键词：局部时频熵微分经验模式分解粒子群优化支持向量机故障诊断

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