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李小俚

作品数：12 被引量：0H指数：0
供职机构：武汉大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 12篇中文专利

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 5篇信号
  • 4篇睡眠
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇轻量
  • 3篇网络
  • 3篇脑电
  • 3篇卷积
  • 3篇卷积神经网络
  • 2篇多导睡眠图
  • 2篇多模态
  • 2篇多维数据
  • 2篇多维数据分析
  • 2篇信号分解
  • 2篇信号特征
  • 2篇信号特征提取
  • 2篇数据基础
  • 2篇睡眠脑电
  • 2篇睡眠状态
  • 2篇特征提取

机构

  • 12篇武汉大学

作者

  • 12篇陈丹
  • 12篇李小俚
  • 6篇熊明福
  • 5篇蔡畅
  • 5篇胡阳阳
  • 5篇陈靓影
  • 3篇吕东川
  • 2篇王力哲
  • 2篇李段
  • 1篇曾科
  • 1篇邓泽
  • 1篇崔冬

年份

  • 1篇2022
  • 5篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2018
  • 3篇2016
  • 1篇2015
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于GPGPU的非线性非稳态复杂信号自适应分解方法
本发明公开了一种基于GPGPU的非线性非稳态复杂信号自适应分解方法，属于信号分析领域。本发明针对传统的EEMD算法在处理大规模信号数据时，受限于算法本身的密集型的计算，导致传统的EEMD算法不能满足实际应用中实时性的需求...
陈丹李小俚蔡畅胡阳阳吕东川李段王帅廷
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一种基于轻量卷积神经网络的睡眠脑电纺锤波识别方法及系统
本发明公开了一种基于轻量卷积神经网络的睡眠脑电纺锤波识别方法及系统，其中的方法选取出现纺锤波的脑电通道数据作为数据基础，将纺锤波识别转化为二分类问题。通过降采样将数据片段统一长度作为原始数据集。通过设计一个轻量卷积神经网...
陈丹陈培璐张垒陈靓影李小俚熊明福
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一种基于GPU集群的多维大数据因子化方法
本发明公开了一种基于GPU集群的多维大数据因子化方法，针对传统网格化平行因子分析模型无法处理大规模、高维度的多维数据分析的问题，提出了一种有效的基于图形处理单元的多维大数据多方式分解方法，即层次化平行因子分析框架，该框架...
陈丹胡阳阳蔡畅李小俚王力哲
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一种基于轻量卷积神经网络的睡眠脑电纺锤波识别方法及系统
本发明公开了一种基于轻量卷积神经网络的睡眠脑电纺锤波识别方法及系统，其中的方法选取出现纺锤波的脑电通道数据作为数据基础，将纺锤波识别转化为二分类问题。通过降采样将数据片段统一长度作为原始数据集。通过设计一个轻量卷积神经网...
陈丹陈培璐张垒陈靓影李小俚熊明福
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一种基于轻量卷积神经网络的脑电数据的在线分类方法
本发明公开了一种基于轻量卷积神经网络的脑电数据的在线分类方法，应用于云服务平台，云服务平台包括传感层、网关和云端，首先，通过传感层采集用户的脑电数据；然后将采集的脑电数据传入网关，通过网关从云端下载训练好的分类器模型；再...
陈丹柯亨进李小俚陈培璐
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一种非线性数据全局互相关性的并行定量计算方法
本发明公开了一种非线性数据全局互相关性的并行定量计算方法，采用高性能并行计算中的CPU多线程技术和基于CUDA的GPGPU多线程方法开发并行NLI算法，将并行计算思想融入到算法中去，改进并提高算法的性能，辅助多通道信号的...
陈丹李小俚吕东川崔冬胡阳阳蔡畅王力哲
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一种基于平行因子的多维数据分析方法
本发明公开了一种基于平行因子的多维数据分析方法，本发明通过分析平行因子算法的每个步骤，包含Khatri-Rao积、(Kronecker)克罗内克积和非线性迭代偏最小二乘（NIPALS）算法，对平行因子算法通过GPGPU（...
陈丹李小俚胡阳阳蔡畅曾科闫佳庆邓泽
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基于沙普利值和假设检验的全相关特征选择方法及装置
本发明公开了一种基于沙普利值和假设检验的全相关特征选择方法及装置。本方法适用于有监督任务的特征集合。设计了一个解决全相关问题的特征选择模型，模型首先利用沙普利归因算法计算特征的局部重要性，其次利用随机特征构建自适应阈值，...
陈丹殷丁泽汤云波李小俚熊明福
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一种基于时序关联性驱动的多模态睡眠分期方法
本发明属于睡眠分期技术领域，公开了一种基于时序关联性驱动的多模态睡眠分期方法，包括采集多导睡眠图，获得睡眠状态识别的原始信号；对原始信号进行预处理得到切片后的片段信号；对片段信号进行特征提取与融合得到特征向量；对多个相邻...
陈丹张垒陈靓影李小俚熊明福
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一种基于GPGPU的非线性非稳态复杂信号自适应分解方法
本发明公开了一种基于GPGPU的非线性非稳态复杂信号自适应分解方法，属于信号分析领域。本发明针对传统的EEMD算法在处理大规模信号数据时，受限于算法本身的密集型的计算，导致传统的EEMD算法不能满足实际应用中实时性的需求...
陈丹李小俚蔡畅胡阳阳吕东川李段王帅廷
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