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电器开关无线控制系统的设计与实现: 随着现代电子技术的发展以及物联网概念的普及，越来越多的智能电子产品正逐步走进人们的日常生活。但如今全国电力供求关系紧张，用电形势严峻，故需要电器开关无线控制系统随时随地对电器进行开关控制。　　传统的电器开关控制系统是普通...; 韩笑; 关键词：电器开关无线控制系统无线通信远程控制; 文献传递

基于NA-MEMD和互信息的脑电特征提取方法被引量：10: 2016年; 多变量经验模式分解(MEMD)方法不需要根据先验知识选取基函数,能同时对多通道数据进行自适应分解,适合于分析具有高度相关性和非平稳性的脑电信号。为了判别包含有用信息的内蕴模式函数(IMFs),提出一种基于噪声辅助多变量经验模式分解(NA-MEMD)和互信息的方法,并用于脑电特征提取。首先使用NA-MEMD算法对多通道信号进行分解得到多尺度IMF分量,然后采用互信息法分别计算各尺度上信号与其IMF分量、噪声与其IMF分量、信号IMF分量与噪声IMF分量之间的相关性,接着根据敏感因子筛选包含有用信息的IMF分量,将其叠加得到对应的重构信号,最后采用共同空间模式(CSP)法对重构信号进行特征提取,再用支持向量机(SVM)实现分类。使用仿真数据和实际数据集BCI Competition IV Data Set 1进行测试,与现有的其他方法比较,验证了所提方法的有效性。; 韩笑佘青山高云园罗志增; 关键词：脑电信号互信息

基于双支持向量机概率输出的多类脑电模式在线识别方法: 本发明涉及一种基于双支持向量机概率输出的多类脑电模式在线识别方法。EEG信号具有高度非平稳性、时变性和个体差异性，容易随时间产生不同程度的波动，而现有的多数脑电信号分类方法自适应能力较差。本发明建立了双支持向量机概率输出...; 佘青山陈希豪韩笑高云园席旭刚

基于人工蜂群优化高斯过程的运动想象脑电信号分类被引量：8: 2017年; 针对传统的高斯过程采用共轭梯度法确定超参数时对初值有较强依赖性且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于人工蜂群优化的高斯过程分类方法,用于脑电信号的模式识别。首先,构建高斯过程模型,选择合适的核函数且确定待优化的参数。然后,选取识别错误率的倒数为适应度函数,使用人工蜂群算法搜索寻找出限定范围内可以取得最优准确率的超参数。最后,采用参数优化后的高斯过程分类器对样本分类。分别采用2008年竞赛数据集BCI CompetitionⅣData Set 1和2005年数据集BCI CompetitionⅢData SetⅣa对所提方法进行验证,并与支持向量机(SVM)、人工蜂群优化的支持向量机(ABC-SVM)、高斯过程分类(GPC)方法进行比较,实验结果表明了所提方法的有效性。; 耿雪青佘青山韩笑孟明; 关键词：脑电信号人工蜂群

基于PCA和Granger因果的脑网络特征提取方法: 本发明公开了一种基于PCA和Granger因果的脑网络特征提取方法；本发明先对多路通道信号进行大脑功能区域的划分；再利用PCA提取各个功能区域的最大主成分时间信息；最后计算最大主成分之间的因果度量，并作为特征参数。本发明...; 佘青山陈希豪田卓韩笑; 文献传递

基于双支持向量机概率输出的多类脑电模式在线识别方法: 本发明涉及一种基于双支持向量机概率输出的多类脑电模式在线识别方法。EEG信号具有高度非平稳性、时变性和个体差异性，容易随时间产生不同程度的波动，而现有的多数脑电信号分类方法自适应能力较差。本发明建立了双支持向量机概率输出...; 佘青山陈希豪韩笑高云园席旭刚; 文献传递

多变量脑电信号分析及其在BCI中的应用研究: 脑-机接口技术直接从人体的思维源头——大脑出发，建立起连接大脑和计算机或其他设备间的“交流桥梁”，颠覆了原有的依赖外周神经和肌肉组织的沟通方式。由于该技术在医学、娱乐、智能生活等多个领域具有广泛的应用前景，所以成为脑科学...; 韩笑; 关键词：脑电信号

基于NA-MEMD和互信息的脑电IMF分量选择方法: 本发明涉及一种基于NA-MEMD和互信息的选择IMF分量的方法。在脑电信号处理中，NA-MEMD方法是一种有效的自适应性的非线性时频域分解方法，但该方法存在分解结果包含大量虚假的IMF分量问题，而现有的方法选取有用IMF...; 佘青山韩笑陈希豪田卓; 文献传递

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韩笑