检索结果-内蒙古大学图书馆

生物医学工程学杂志 2016年第1期33卷 155-160页

作者：徐永红褚泽斐燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

本文提出一种基于四元数表示的蛋白质α螺旋检测方法。本方法将蛋白质Cα坐标系螺旋轴映射到单位球面上,在此基础上定义了四元数螺旋轴球面距离(Quaternion Helix Axis Spherical Distance,QHASD)并用该指标对二级结构中的α螺旋进行检... 详细信息

本文提出一种基于四元数表示的蛋白质α螺旋检测方法。本方法将蛋白质Cα坐标系螺旋轴映射到单位球面上,在此基础上定义了四元数螺旋轴球面距离(Quaternion Helix Axis Spherical Distance,QHASD)并用该指标对二级结构中的α螺旋进行检测。基于PDBselect数据库应用本文方法进行验证,对α螺旋检测精度达到91.7%。本文方法具有检测精度高、计算复杂度低和几何意义明确的显著优点。

关键词：四元数蛋白质二级结构 α螺旋

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一种面向生物信息学数据的模式选择算法研究

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生物医学工程学杂志 2011年第5期28卷 901-906页

作者：李昕赵春王惠惠赵芳芳燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

本文面向生物信息学中一类重要问题———模式选择问题展开研究。针对模式选择过程中,算法复杂度高以及最佳模式量个数难以确定的问题,提出一种基于互信息(MI)理论实现模式选择,基于模糊神经的模式子集评价准则实现最佳模式量选择的算... 详细信息

本文面向生物信息学中一类重要问题———模式选择问题展开研究。针对模式选择过程中,算法复杂度高以及最佳模式量个数难以确定的问题,提出一种基于互信息(MI)理论实现模式选择,基于模糊神经的模式子集评价准则实现最佳模式量选择的算法。该算法基于模式信息与类别信息之间的相关程度,以及各子模式之间的冗余程度实现模式选择;基于模糊模式指标完成特征模式子集评价。实验数据采用数据挖掘后的小鼠基因表达数据(来自Leiden University)与UCI数据。结果表明,算法性能优良,无论在复杂度还是正确率方面效果均有所提高。

关键词：特征选择模式选择互信息生物信息学

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基于小波包和多元多尺度熵的癫痫脑电信号分类方法

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生物医学工程学杂志 2013年第5期30卷 1073-1078,1090页

作者：徐永红李杏杏赵勇燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

本文提出一种基于小波包及多元多尺度熵的癫痫脑电(EEG)信号分类方法。首先应用小波包变换对原始EEG信号进行多尺度分解,并提取所需频段的小波包系数用以表示原始EEG信号;然后对选取的不同频段的小波包系数进行多元多尺度熵分析;最后用... 详细信息

本文提出一种基于小波包及多元多尺度熵的癫痫脑电(EEG)信号分类方法。首先应用小波包变换对原始EEG信号进行多尺度分解,并提取所需频段的小波包系数用以表示原始EEG信号;然后对选取的不同频段的小波包系数进行多元多尺度熵分析;最后用支持向量机(SVM)对EEG数据进行分类。针对波恩大学癫痫病中心公开EEG数据实验结果表明,该方法能够有效提取癫痫EEG特征,具有很好的分类效果。

关键词：癫痫脑电小波包变换多元多尺度熵支持向量机

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基于改进多元多尺度熵的癫痫脑电信号自动分类

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生物医学工程学杂志 2015年第2期32卷 256-262页

作者：徐永红崔洁洪文学梁会娟燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

传统样本熵很难量化信号本身固有的远程相关性,虽然多尺度熵能够检测数据内在相关性,但其多用于单变量信号。多元多尺度熵作为多尺度熵在多元信号上的推广,是非线性动态相关性的一种反映,但是传统的多元多尺度熵计算量大,对于通道数较... 详细信息

传统样本熵很难量化信号本身固有的远程相关性,虽然多尺度熵能够检测数据内在相关性,但其多用于单变量信号。多元多尺度熵作为多尺度熵在多元信号上的推广,是非线性动态相关性的一种反映,但是传统的多元多尺度熵计算量大,对于通道数较多的系统需要耗费大量的时间和空间,并且无法准确地反映变量间的相关性。本文提出的改进的多元多尺度熵,将传统的多元多尺度熵针对单个变量的嵌入模式改为对所有变量同时嵌入,不但解决了随着通道数增加内存溢出的问题,也更适用于实际多变量信号分析。本文方法对仿真数据及波恩癫痫数据进行了试验,仿真结果表明该方法对相关性数据具有良好的区分性能;癫痫数据实验表明,该方法对5个数据集均具有较好的分类精度,其中对数据集Z、S的分类精度达100%。

关键词：多元多尺度熵癫痫嵌入理论小波包分解

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基于改进多元多尺度熵的人体步态加速度信号分类

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传感技术学报 2015年第12期28卷 1805-1811页

作者：王旭尧徐永红燕山大学生物医学工程研究所河北秦皇岛066004

传统多元多尺度熵算法在处理有限长时间序列时,会使均值曲线产生较大的波动,并且阈值的选取也会对结果产生较大的影响。因此,在传统多元多尺度熵的基础上首先对传统粗粒化方式进行了改进,改进后的算法采用滑动均值滤波使粗粒化后各尺度... 详细信息

传统多元多尺度熵算法在处理有限长时间序列时,会使均值曲线产生较大的波动,并且阈值的选取也会对结果产生较大的影响。因此,在传统多元多尺度熵的基础上首先对传统粗粒化方式进行了改进,改进后的算法采用滑动均值滤波使粗粒化后各尺度上的时间序列与原始时间序列长度一致,减小了所计算多元多尺度熵的离散性。此外,本文算法在保持多元样本熵硬阈值优点的同时,通过定义模糊隶属度函数来统计两复合延迟矢量距离略大于阈值的情况,既降低了传统方法对阈值的依赖性,也很好的解决了传统阈值所导致的不稳定现象。最后用仿真数据对该算法进行了验证,并将其应用于不同人体步态加速度信号的复杂度评价和分类,结果表明改进算法的识别效果明显优于传统多元多尺度熵。

关键词：步态分类加速度信号改进多元多尺度熵传统多元多尺度熵

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中药色谱指纹图谱在中药质量评价中的应用

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生物医学工程学杂志 2012年第1期29卷 192-196页

作者：李昕王月茹马利崔建新洪文学燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

中药指纹图谱作为中药鉴定与质量控制的重要工具,正受到越来越广泛的关注。在诸多研究方法中,色谱法因其本身特点逐渐成为主流。从对样本数据的预处理,到中药色谱指纹图谱的建立以及指纹图谱的可视化,综合介绍了中药色谱指纹图谱技术,... 详细信息

中药指纹图谱作为中药鉴定与质量控制的重要工具,正受到越来越广泛的关注。在诸多研究方法中,色谱法因其本身特点逐渐成为主流。从对样本数据的预处理,到中药色谱指纹图谱的建立以及指纹图谱的可视化,综合介绍了中药色谱指纹图谱技术,重点介绍了色谱指纹图谱的几种分析方法的特点及各自适用范围,可视化技术与指纹图谱技术的结合使分析更加直观方便,并对指纹图谱技术中遇到的问题进行讨论,就发展趋势予以展望。

关键词：色谱指纹图谱质量控制中药材可视化

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基于DSP的体外自动除颤仪研究

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生物医学工程学杂志 2012年第5期29卷 830-834页

作者：景军丁景艳张玮洪文学燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

电击除颤是治疗室速(VT)和室颤(VF)的最有效的方法。本文提出了一种基于DSP的体外自动除颤仪设计方案,整个设计包括了信号采集模块、微处理器控制模块、显示模块、除颤模块及R波检测和VF与非VF自动识别算法等。本文设计的自动除颤仪实... 详细信息

电击除颤是治疗室速(VT)和室颤(VF)的最有效的方法。本文提出了一种基于DSP的体外自动除颤仪设计方案,整个设计包括了信号采集模块、微处理器控制模块、显示模块、除颤模块及R波检测和VF与非VF自动识别算法等。本文设计的自动除颤仪实现了心电(ECG)数据实时采集、ECG波形同步显示、数据U盘导出、出现可电击复律心率时自动进行除颤等功能。

关键词： DSP 自动除颤 R波检测室颤

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基于云模型理论的心电信号分析方法研究

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生物医学工程学杂志 2011年第1期28卷 27-31页

作者：李昕洪文学王秀清王惠惠燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

由于心电(ECG)信号特征参数具有模糊性和随机性的特点,为ECG信号的自动分析增加了难度,使ECG自动分析往往很难完全达到专家诊断的效果。针对这一问题,本文探索性地将集随机性和模糊性于一体的定性定量不确定性转化模型——云模型用于EC... 详细信息

由于心电(ECG)信号特征参数具有模糊性和随机性的特点,为ECG信号的自动分析增加了难度,使ECG自动分析往往很难完全达到专家诊断的效果。针对这一问题,本文探索性地将集随机性和模糊性于一体的定性定量不确定性转化模型——云模型用于ECG信号自动分析系统中。基于云变换和综合云的思想,实现ECG信号的聚类分析。进一步基于云模型理论描述心电专家在临床总结出的分类规则,进而分析诊断,从而克服了传统ECG自动分析诊断过程中判断指标、阈值的绝对化和判断规则的精确化的问题。与传统方法相比,分析过程更加接近于心电专家的思维与逻辑,分析结果更加符合医学专家的诊断结果。以MIT/BIH心电数据库为对象,实验结果表明,结果更加接近于心电专家的模糊逻辑思维分析的结果,是一种有效的ECG信号分析方法。

关键词：心电信号云模型理论聚类诊断

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基于能量估计的小波阈值与经验模态分解相结合的滤波方法研究

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生物医学工程学杂志 2011年第6期28卷 1098-1102页

作者：李昕王惠惠王月茹赵芳芳燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

本文针对基于经验模态分解(EMD)的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉,导致有用信号与噪声一起被滤除的问题,结合小波在时间、尺度两域表征信号局部特征的特性,提出了一种基于能量估计实现EMD分解层数确定,小波变换阈值处... 详细信息

本文针对基于经验模态分解(EMD)的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉,导致有用信号与噪声一起被滤除的问题,结合小波在时间、尺度两域表征信号局部特征的特性,提出了一种基于能量估计实现EMD分解层数确定,小波变换阈值处理与EMD相结合的时空滤波方法。该方法既利用小波变换多分辨率的特性,又结合EMD的自适应分解与希尔伯特(Hilbert)谱分析中瞬时频率与能量意义的关系,从而解决了有用信号在滤波时被削弱的问题。以MIT/BIH标准心电数据库数据为对象的实验结果表明,该方法对于生理信号这一类强噪声下的微弱信号是一种有效的数据处理方法。

关键词：滤波小波变换经验模态分解希尔伯特变换

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特征选择(FS)算法在生物信息学中的应用

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生物医学工程学杂志 2011年第2期28卷 410-414页

作者：李昕马利王金甲赵春燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004

在高维样本空间中寻找其隐藏的有意义的低维数据结构,并借此分析和探索事物的内在规律是特征选择(FS)算法的核心。生物信息学面向的是高维小样本数据,因此,FS算法在生物信息学领域研究中有着很大的发展空间。本文针对选择算法在生物信... 详细信息

在高维样本空间中寻找其隐藏的有意义的低维数据结构,并借此分析和探索事物的内在规律是特征选择(FS)算法的核心。生物信息学面向的是高维小样本数据,因此,FS算法在生物信息学领域研究中有着很大的发展空间。本文针对选择算法在生物信息学这一特殊研究领域中的应用研究成果进行了综述,介绍了FS算法的基本性质及其在序列分析、微阵列分析、质谱数据分析等领域的最新研究进展,分析了现有FS算法存在的问题,并对FS算法在生物信息学中应用的未来发展趋势予以了展望。

关键词：生物信息学特征选择微阵列分析质谱分析序列分析

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