国家自然科学基金(61201124)
- 作品数：8 被引量：49H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程医药卫生更多>>
- 基于贝叶斯最小风险的癫痫脑电自动检测算法被引量：4
- 2019年
- 提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90. 66%灵敏性,92. 52%特异性,F2分数为0. 905 5,并且检出了98. 56%的癫痫发作,检测延迟为1. 32 s,在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能,对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。
- 卫作臣邹俊忠张见陈兰岚
- 关键词：癫痫
- 基于外周生理信号的疲劳驾驶监测研究
- 2018年
- 疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一。监测驾驶者的精神状态,在疲劳时及时发出警报是降低交通事故的有效手段之一。通过对驾驶员在行车过程中一些外周生理指标(血容、肌电、皮电、呼吸、皮温等)的变化进行监测,在信号预处理和特征提取后,实验选取典型清醒疲劳样本,结合支持向量机研究多特征组合下的清醒疲劳状态区分效果并对区分方法进行评价,并进一步以典型样本作为训练集,对整个连续驾驶过程的状态进行判断。结果表明,使用支持向量机对外周生理信号典型样本的分类取得了较高正确率,也能较准确地对整个连续驾驶过程的状态进行判断。
- 莫泽坤徐逸峰蒋麒憬张晨曦陈兰岚
- 关键词：支持向量机
- 基于矩阵变换器的异步电机直接转矩模糊控制被引量：3
- 2013年
- 由矩阵变换器驱动的异步电机直接转矩控制(DTC)会导致较大的转矩脉动,只适用于调速要求不高的场合。为了减小转矩脉动,提出了一种模糊控制方法,采用模糊控制器来优化选择电压矢量。MATLAB仿真结果显示直接转矩模糊控制(DTFC)比传统的DTC转矩脉动小,磁链和转矩的综合性能都有所改善,证明了该方法的有效性。
- 耿东昱邹俊忠张见陈兰岚彭偲
- 关键词：异步电机矩阵变换器直接转矩控制模糊控制
- 基于PSO混合特征选择算法在疲劳驾驶中的应用被引量：2
- 2019年
- 基于多源生理信号的驾驶员疲劳检测研究存在特征信息冗余以及佩戴多种传感器影响驾驶员操作的问题。为此,提出一种结合粒子群优化算法和序列后向选择的特征选择算法。在适应度函数中加入信号源数的惩罚项,在降低特征维度的同时减少传感器的使用数量。根据所使用分类器的特点对适应度函数进行简化,提高特征选择算法的运行效率。在粒子定义中加入信号选择位,提高信号的筛选力度。实验结果表明,该算法平均使用2种信号和16. 1种特征,能够获得95. 3%的疲劳驾驶检测正确率。
- 林雨培陈兰岚邹俊忠
- 关键词：疲劳驾驶粒子群优化
- 基于ADS1298和STM32F407的心电采集与显示系统设计被引量：15
- 2015年
- 提出一种以ADS1298芯片及STM32F407为基础的心电采集与显示系统设计思路。在介绍心电信号采集基本原理的基础上,构建系统的总体框架,阐述基于ADS1298的信号采集、放大电路以及STM32F407接口电路设计,最后应用μC/GUI实现了心电信号在LCD液晶屏上的实时显示。结果表明,该系统为疾病诊断和健康监护中能应用的高精度、便携式、低功耗心电信号采集分析系统奠定了很好的基础。
- 宋勐翔陈兰岚
- 关键词：ΜC/GUI
- 基于集成卷积神经网络的脑电情感识别被引量：21
- 2019年
- 采用脑电情感数据集SEED进行情感识别研究,旨在利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)自动提取脑电样本的抽象特征,省去人工选择特征与降维的过程.首先,采用小波包变换(WPT)对脑电信号进行6级分解并构成二维结构样本;然后,通过改变网络深度设计了6个深度不同的CNN模型;最后,通过投票法与加权平均法建立集成模型,提高了识别精度.实验结果表明,本文方法对3种情感类别的平均分类精度达到了93.12%,能够满足情感识别的研究需求.
- 魏琛陈兰岚张傲
- 关键词：脑电信号情感识别卷积神经网络
- 基于禁忌搜索的混合算法在驾驶压力识别中的应用被引量：3
- 2018年
- 驾驶员在压力状态下行车会对驾驶安全产生很大影响,严重时甚至会造成交通事故。为准确检测驾驶员的压力状态,提取了驾驶员生理信号的多模态特征并提出了一种基于多种过滤式算法(Multi-filter,MF)与禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)相结合的混合算法来选择有效特征向量。该算法首先采用多种过滤式算法的综合评分对原始特征集进行排序和过滤,有效降低特征维度;然后利用禁忌搜索算法进一步选出最优特征组合;最后采用支持向量机对3种不同驾驶压力水平进行分类。实验结果表明,本文提出的混合算法不仅有效地消除了高维特征向量中的冗余信息,还提升了分类准确率。
- 叶朋飞陈兰岚张傲
- 关键词：生理信号禁忌搜索
- 基于MPGA的混合特征选择算法在驾驶压力检测中的应用被引量：2
- 2019年
- 针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、最大相关最小冗余(MRMR)算法和多种群遗传算法(MPGA)的混合特征选择算法。首先利用ReliefF算法计算特征信号的权重值,初选出对分类效果影响显著的特征子集;然后利用MRMR算法去掉冗余的特征,进一步精简特征子集;在此基础上采用MPGA挑选出效果最佳的特征子集。将该算法应用于驾驶压力检测,并与其他类似算法进行了对比。实验结果表明,该算法有效地消除了高维特征中的冗余信息,提高了特征选择阶段的运算效率且达到了很好的分类效果。
- 张傲陈兰岚魏琛
- 关键词：生理信号RELIEFF算法
