一、变采样率滤波的硬件离散小波变换（论文文献综述）
吴开明[1]（2021）在《基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究》文中研究表明汽车的NVH（Noise Vibration&Harshness）性能是衡量汽车质量的一个重要标志,直接影响着驾驶员及乘客的乘坐舒适性。传统的车内噪声控制多采用吸声、隔声、减振等被动降噪方法,该方法对中高频噪声具有较好的控制效果,但是对低频噪声的控制效果不理想。基于声波干涉相消原理的主动噪声控制技术能够较好地控制低频噪声,主动噪声控制通过发出与初级噪声幅值相等,相位相反的次级声波来抵消噪声,实现降噪。基于时域FXLMS改进的算法是目前在主动噪声控制系统中使用最广泛的算法。时域FXLMS算法的复杂度会因主动噪声控制系统中使用较高阶数的滤波器而增高,通过快速傅里叶变换将时域FXLMS算法变换到频域中实现是减小算法复杂度的有效方法。传统的频域算法在回声消除,声反馈消除和波束成形等领域已被广泛应用。由于传统频域算法在处理非平稳噪声时效果不理想,故将多分辨率离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）与传统频域算法结合,提出了DWT-FDFXLMS算法。为了更进一步加快DWT-FDFXLMS算法的收敛速度,将基于Sigmoid函数并结合瞬时误差和滤波后参考信号的欧几里得范数构造的自适应步长因子μ（n）应用到DWT-FDFXLMS算法的步长调节中,得到VSS-DWT-FDFXLMS算法。基于在MATLAB/Simulink中搭建的DWT-FDFXLMS算法和VSS-DWT-FDFXLMS算法的主动噪声控制模型,并以在转鼓试验台上采集的试验车不同工况下运行时的噪声信号作为目标噪声进行降噪仿真。结果验证了所提出的VSS-DWT-FDFXLMS算法对车内窄带噪声、宽带噪声及非平稳噪声均有较为显着的抑制效果。其中,对车内窄带噪声（空挡1800 r/min和3000 r/min定转速工况）可实现13-15 d B的降噪量;对车内宽带噪声（车辆30 km/h、60 km/h和80 km/h匀速工况）可实现9-11 d B的降噪量;对车内非平稳噪声（空挡加速工况和30-80km/h全油门加速工况）可实现5-15 d B的降噪量。
魏旭[2]（2021）在《基于Zynq的高铁牵引供电系统单端行波故障测距装置的研究与实现》文中进行了进一步梳理牵引供电系统会经常发生短路事故,造成高速铁路运行发生中断,如果不能快速的定位故障点并及时排除故障,将严重影响牵引供电系统的运行安全,并给铁路的运输生产造成重大损失。故障测距装置是一种安装在变电所的装置,它通过实时监测牵引供电系统故障状态下的暂态电压电流信号,并经过分析计算给出故障点的位置。牵引供电系统由于其特殊的供电方式,故障测距的准确性和精确性一直是故障测距装置研究与开发的一个难点。目前牵引供电系统中应用的故障测距装置,其测距原理基本都是采用阻抗法、电流比法,这几种方法是基于暂态过程的基波成分进行计算的,十分容易受到线路结构、过渡电阻、故障类型等因素的影响,因此测距精度较低。行波法是近年来逐渐发展起来的故障测距方法,行波法利用故障时输电线路产生的高频行波信号进行测距,定位准确,而且速度较快。基于行波原理的故障测距装置已经在电力系统有较大范围的应用,而在牵引供电系统尚处空白,是研究和开发的热点。因此本文拟针对牵引供电系统,开发了一套基于Zynq-7000的高精度、高性能的故障测距装置。本文首先建立了牵引供电系统ATP仿真模型,并通过大量实验获取接触网—钢轨短路故障下的高频暂态行波,为故障测距算法提供数据基础。行波波头的识别精度决定了故障测距的精度,因此为了能够精确的识别高频暂态行波波头,选取了多个双正交小波基对行波进行分析比较,提出采用对行波波头识别度较高的Bior1.5小波作为分析行波信号的小波基,并将Bior1.5小波分析作为故障测距装置的核心算法。本文的重点是采用Zynq-7000研发故障测距装置,完成了测距装置的总体硬件设计,利用Vivado开发实现了总体结构下的各个功能子模块。包括A/D采样模块、FIFO缓存模块、Bior1.5 FIR模块、小波模极性与极大值判定模块、故障距离计算模块,将子模块构成了测距装置整体硬件系统并验证了该系统的设计正确性。最后为了测试故障测距系统的性能,产生了实际的接触网—钢轨短路故障下高频暂态电流行波作为系统的输入信号。测距结果表明,该装置误差范围在±100m左右,具有较高的测距精度以及实际工程应用价值。
陈道勇[3]（2021）在《心电图中房颤检测算法设计》文中认为随着现代社会中人们的生活和工作压力在不断地加剧,心血管病的患病率也在不断地提高。近些年来,中国人口老龄化形势日益严重,房颤作为一种心血管疾病,其患病率也在不断地提高,目前已成为人群中患病率最高的疾病之一。在本文中,根据医疗需求以及心房颤动在心电图上的表现特征,设计一种自动检测心房颤动的算法。其中本文的主要工作和创新型成果如下:（1）MIT-BIH心率失常数据库是目前使用最多的数据库,包含几种心率失常。由于MIT-BIH心律失常数据库没有对房颤具体类型的分类,无法对房颤的具体类型做进一步分析。因此,课题组采集了南京某医院的房颤临床数据,建立AF-7数据集。该数据集一共有2023组心电数据,其中包含6种房颤类别和1种正常心电类别。（2）传统的滤波方法往往采用一种滤波方式对ECG信号进行滤波,由于ECG信号中的噪声多样且相差较大,一种滤波很难做到兼顾不同噪声的去噪。针对这一问题,本文对ECG信号中不同类型的噪声进行如下两步处理:首先采用一种改进的中值滤波算法实现对基线漂移的纠正。然后采用小波分解重构的方式对ECG信号进行多尺度分解,在小波域中实现去除由工频干扰和肌电干扰所引起的噪声。经实验证明,此滤波方法的信噪比和均方误差均有较大提升。（3）在对ECG信号中的R波检测中,传统的检测方法是直接利用ECG信号上R波的特征进行检测,但是对于一些复杂的心电图时,特别容易造成误检和漏检。针对这一问题,本文首先利用ECG信号上R波的特征检测出R波,然后利用心电生理特性设计一种R波的误检和漏检的补偿方式,进一步提高了R波的准确率。在目前的房颤检测方法中,大多用房颤的两大特征作为检测条件,即无规则的f波代替有规则的P波,以及RR间期变得绝对不规则。此两大特征作为检测条件只能检测出是否存在房颤,而不能检测出房颤的具体类型,以及一些特殊的房颤。除了房颤的两大基本特征之外,本文还提取了P波、心室率、QRS波宽度、QRS波幅值和PR间期等这些特征。利用这些特征设计一种能够检测出具体房颤类型的算法。最后,利用数据集AF-7对该算法进行验证,检测算法对各种类型房颤的敏感度、特异性和准确率均在95%以上。
孟鹤[4]（2021）在《基于光纤传感技术的铁路安全智能监测与识别方法研究》文中进行了进一步梳理随着全球铁路事业的快速发展,“货运重载”将与“客运高速”共同构成铁路发展的两大趋势。重载列车通常采用大型专用货车编组,主要特点是列车挂载车箱多、载重大和运距长,所以其运行安全保障措施要求更加严格。另一方面,我国铁路运营里程长,周边地质、地貌、气候条件十分复杂,沿线环境安全和自然灾害始终是影响铁路安全存在的重点问题,例如:行人非法上道、异物侵限（彩钢瓦和防尘网）等。本文在详细介绍分布式光纤振动传感系统基本原理和铁路安全监测技术研究现状后,开展了基于分布式声波传感器技术的列车运行状态监测和铁路周界入侵防护理论与应用研究,并取得一些重要进展,论文的主要工作与结论如下:（1）首次提出了一种基于EMD-CIIT的光纤传感信号去噪算法通过计算原始信号与其经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）后的模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）之间的皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient,PCC）,确定IMFs中噪声主导模态与有效信号主导模态的分界点;接下来,利用区间迭代不变阈值（Clear Iterative Interval Thresholding,CIIT）对PCC值大于0.1的IMFs去噪处理;最后重构所有的IMFs和冗余项,得到去噪后的信号。与小波阈值、维纳滤波和谱减法去噪算法相比,EMD-CIIT算法处理后的信噪比有明显改善,敲击和破坏信号分别提高至30.9d B和32.82d B。（2）提出了一种基于CEEMDAN-IT的Ф-OTDR系统信噪比增强算法EMD分解过程中会出现“模态混叠”现象,而且自适应噪声完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise,CEEMDAN）后的IMFs分量包含一些残余噪声和“伪模态”问题。为了解决这些问题,研究提出了一种基于改进的CEEMDAN和区间阈值的Ф-OTDR系统信噪比增强算法。根据IMF的能量密度与其对应的平均周期的乘积为常数这一性质来确定分界点;然后,利用区间阈值（Interval Thresholding,IT）对噪声主导模态的IMFs阈值化处理,最后重构所有的IMFs和冗余项。与小波阈值和CEEMDAN硬阈值算法相比,CEEMDAN-IT算法能够取得更好的去噪效果,敲击和破坏信号扰动位置处的信噪比分别提高至51.21d B和52.11d B。（3）开展分布式声波传感器技术在重载铁路列车运行状态监测中的应用研究基于分布式声波传感器技术提出了一种新的重载铁路列车运行状态监测方法,该方法利用铁路即有光纤拾取轨道振动信号,对列车进行实时监测和定位。首先,采用小波分解算法对原始信号去噪,实验选取db12、sym8和coif5三种小波基函数,尺度范围[1,4];接下来,对振动信号进行预处理,包括时域特征提取、峰值检测和二次滤波等;最后,利用连通区域标记算法检测图像中的各个连通区域,得到列车行驶轨迹。由于小波分解算法在分解尺度和基函数选取时的不确定性,本文通过分析振动信号的时域波形特征,验证了一种新的去噪方法,即五点三次平滑滤波。对比发现,五点三次平滑滤波的效果与小波分解基本相同,但极大地降低了计算时间。此外,在信号预处理之后,利用改进的Canny算法提取图像中目标位置的边缘,实现对列车的在线监测。在朔黄铁路现场测试后发现,这项应用可以准确地识别正在运行的列车,实时获得列车的长度、速度、位置和行驶方向等运行状态信息,定位误差10m左右。（4）提出了一种基于Ф-OTDR的铁路周界入侵事件识别方法为了降低误报率,提高铁路入侵监测系统的可靠性,本文构建了一种基于数据驱动的XGBoost模型来识别不同的入侵事件。该方法实现了从传感器数据采集到最终结果输出的一体化方法,具体包括数据采集、信号处理（分帧、去噪）、特征提取、模型设计、调优和评估。现场验证的结果显示,对于常见的五种入侵事件,模型的平均识别准确率达98.5%。混淆矩阵的所有相关性能指标都优于其它主流的分类方法,例如:随机森林、支持向量机和多层感知机。
张绍荣[5]（2021）在《基于稀疏优化的运动想象脑电解码方法研究》文中研究说明基于运动想象的脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）系统在康复医学和康复工程训练中是非常重要的环节。然而,运动想象脑电信噪比低、随机性强,特别是个体差异和非平稳性突出,导致运动想象脑电的解码准确率偏低且不稳定,这直接影响到康复功能的有效性。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,本文结合脑电信号特性和生理先验信息,基于稀疏优化理论和方法对运动想象脑电的解码方法进行了较为系统的研究。具体研究工作如下:第一,针对脑电信号的通道选择和分类问题以及交叉验证选择模型参数的局限性,提出了基于组稀疏贝叶斯逻辑回归的运动想象脑电信号分类模型。在贝叶斯学习框架下,通过引入组自动相关决策（Grouped Automatic Relevance Determination,GARD）先验对脑电通道进行组稀疏建模。新模型可以同时进行通道选择和分类,并且模型参数可以从训练数据中自动估计得到,避免了繁琐而耗时的交叉验证过程。实验结果表明,所提出的方法取得了较好的分类准确率和较少的通道数,所选择的通道与神经生理更加吻合。第二,为了提高脑电信号分类模型的准确性、自适应性和生理可解释性,提出了一种新的运动想象脑电分类模型,即融合组最小绝对值收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）。一方面,根据通道属性对特征进行分组,同一通道的特征分配相同的权重,进行组稀疏建模;另一方面,使用全变差范数将相邻通道的权重约束为相同或相近,从而实现空间光滑建模。实验结果表明,与现有的稀疏优化方法相比,所提出的方法具有更好的分类准确率和生理可解释性;与现有的空间滤波方法相比,所提出的方法使用数据驱动的方式实现全局空间光滑,解码模型更具自适应性。第三,为解决现有共空域模式（Common Spatial Pattern,CSP）特征提取和特征选择方法存在计算量大且耗时的问题,提出了三种新的CSP特征提取方法和一种非凸对数稀疏特征选择方法。在特征提取方面,先对脑电信号进行CSP空间滤波,然后通过离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）、小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）和滤波器组（Filter Bank,FB）三种方法弥补CSP的频域信息。在特征选择方面,为解决LASSO的偏置问题,提出了基于log函数的非凸正则化模型,选择更具判别性的空-频特征。另外,为了进一步优化特征选择和增强分类模型的鲁棒性,提出了用于二次特征选择和集成模型构建的集成学习方法。实验结果表明,所提出的方法取得了较好的分类性能,其特征提取时间优于其他方法,特征选择的性能也优于现有的方法。第四,针对CSP方法存在的噪声敏感和过拟合问题、时-空-频联合选择问题以及脑电信号的非平稳性问题,提出了基于LASSO稀疏特征选择和Tikhonov正则化CSP（Tikhonov Regularization CSP,TRCSP）时-空-频集成的运动想象脑电解码方法。通过CSP正则化技术、时频联合优化方法以及集成学习的有机结合建立了统一的算法框架,在该算法框架下同时解决CSP的噪声敏感和过拟合问题、时-空-频联合选择问题以及脑电信号的非平稳性问题。大量数据的实验结果验证了所提方法的有效性。相比现有的CSP时频优化方法,所提方法计算量小,模型复杂度低,具有更好的鲁棒性和稳定性。本文针对运动想象脑电的解码问题,提出了一些新的理论和方法,并取得了一定效果。所提出的方法对以后的BCI系统开发具有一定的参考价值和推动作用。
么晓康[6]（2021）在《复杂噪声环境磁共振地下水探测信号提取方法研究》文中研究指明随着我国工农业和城镇化快速发展,对水资源的勘查需求持续增长。磁共振探测方法（Magnetic Resonance Sounding,MRS）作为一种新兴的地球物理探测方法,因其对地下含水层的位置、含水量以及介质孔隙度等非侵入性直接定量探测的优势,已成为重要的地球物理找水方法并得到国际研究者的广泛关注。相比于激发极化和瞬变电磁等其他物探方法,MRS具有快速高效探测地下水中氢质子丰度及水体含量的能力,在水文水资源勘测和水源性灾害监测及预警等领域展现出广阔的应用前景。然而,MRS信号微弱,仅为纳伏级,在野外探测时极易受到各种电磁噪声干扰,导致原始数据的信噪比低。现有的磁共振信号噪声处理方法和仪器难以完全满足MRS技术在复杂噪声环境中探测应用。因此,在复杂强噪声环境中,抑制噪声干扰并获取可靠MRS信号参数已成为磁共振探测方法亟需解决的问题。磁共振地下水探测中所面临的电磁噪声包含尖峰脉冲噪声、工频谐波噪声以及随机噪声等非平稳噪声。尖峰脉冲噪声具有幅值大、持续时间短、频率覆盖范围广特点。工频谐波噪声干扰频率固定、幅值相对稳定,随机噪声是由各种不可预知因素综合作用而成,没有统一的规律,在统计特征上具有随机性。通常采集的磁共振信号需融合多种消噪手段对噪声进行滤除,再提取消噪后信号的包络线,并拟合得到信号参数。但是,当多种噪声并存、噪声干扰复杂且干扰强度大时,拟合后得到的信号参数准确度低,这将直接降低反演解释结果的准确性,甚至会得到错误的反演解释结果,而且这种复杂的强噪声干扰容易造成磁共振采集系统饱和失效。本文为解决MRS探测面临的复杂、强噪声干扰问题,围绕噪声抑制和MRS信号参数准确获取,重点从复杂噪声中的MRS信号参数的准确提取、影响信号参数提取精度的尖峰噪声抑制、接收系统研制以及野外应用实例等方面研究,进一步完善磁共振噪声抑制、信号参数提取理论。本文主要的研究内容及取得的成果如下:1、针对复杂噪声环境中探测时多种噪声并存、噪声干扰复杂且干扰强度大,传统信号参数提取方法能力有限、信号参数提取精度低的问题,分析了不同类型电磁噪声特征及其对MRS信号的影响。在信号时频分析基础上,根据离散短时傅里叶变换原理,研究了在频率域基于离散短时傅里叶变换提取信号参数的方法,该方法只关注拉莫尔频率处的频率谱幅度值与信号参数间的关系,可大幅减小复杂噪声的影响并获得可靠的信号参数提取结果,为复杂噪声环境磁共振地下水探测时信号参数提取提供新思路。2、针对尖峰噪声频率分布范围广,存在尖峰噪声且尖峰噪声干扰严重时,其频率会与信号频率相叠加而影响信号参数提取的准确度问题,研究了基于挤压同步挤压小波变换与改进阈值算法（SWT-IMT）的MRS信号尖峰噪声抑制方法。首先,阐述了同步挤压小波变换原理,比较分析了同步挤压小波变换在处理磁共振信号时的频率分辨率。其次,针对传统阈值处理方法的不足,提出了改进阈值算法,并详细表述了抑制尖峰步骤中改进阈值施加方式和启发式阈值计算方法。根据所提出的SWT-IMT方法,开展了抑制不同幅度、不同持续时间的模拟尖峰噪声和野外实际尖峰噪声实验。实验结果表明SWT-IMT算法可有效剔除尖峰噪声,且效果优于连续小波变换方法和传统的时域阈值识别及替代方法。3、针对在时间域提取MRS信号时,信号参数提取精度严重依赖于消噪效果,研究了基于离散短时傅里叶变换的MRS信号参数优化提取方法,该方法可直接从频率域根据拉莫尔频率谱值提取出MRS信号的初始振幅、平均弛豫时间以及初始相位等信号参数,有效提取信号参数的同时,减少了复杂噪声对信号参数提取精度的影响。为了从频域单边幅值中获得高精度MRS信号参数,需要克服频域栅栏效应而引入了幅值校正系数,并分析了不同因素对幅值校正系数的影响。首先根据需要提取的MRS信号引入参考信号并计算对应的幅值校正系数。其次,对含噪的MRS信号分段执行离散短时傅立叶变换计算对应的单边幅值谱,推导建立了MRS信号参数与单边幅值谱的等式关系。然后,使用幅值校正系数和各段中接近拉莫尔频率的单边幅值,计算拉莫尔频率处的单边幅值。最后,通过搜索优化方法求解MRS的初始振幅和平均弛豫时间。并根据求解的初始振幅和平均弛豫时间构造自由衰减信号,通过逐步改变构造信号的相位来逼近MRS信号优化求解初始相位。实验结果表明,所提出基于离散短时傅里叶变换的信号参数优化提取方法优于传统的信号参数提取方法,能在复杂噪声环境中有效获取信号参数。4、针对噪声抑制算法的消噪效果和信号参数提取的准确性受原始数据影响的问题,本文研制了抗工频磁共振采集系统。具体设计了采集系统的低噪声前置放大电路、带通滤波电路以及工频陷波电路硬件等。通过对系统测试比较,该系统可以有效抑制大量通带外噪声和特定工频处的谐波噪声,有效提高原始数据质量。为进一步验证本文算法和系统的实际效果,开展野外地下水探测试验。通过对野外数据的尖峰抑制、信号参数提取以及反演解释,验证了本文方法和系统的实用性。本文的创新点包括以下几方面:1、提出了基于同步挤压小波变换与改进阈值算法的磁共振信号尖峰脉冲噪声抑制方法。该方法使用同步挤压小波变换将MRS含噪信号分解为不同尺度的小波系数,采用改进阈值算法处理分解后的小波系数,对处理后的小波系数进行重构,实现尖峰噪声的抑制。该方法相比连续小波变换和时域阈值替代法,具有更好的频率分辨率、尖峰识别能力以及尖峰抑制效果,而且在抑制噪声时可有效保留信号,具有良好的适应性。该算法可避免拉莫尔频率处信号与噪声混叠对信号参数有效提取的影响,有利于MRS仪器在尖峰噪声复杂环境中进行应用。2、提出了基于离散短时傅里叶变换的MRS信号参数优化提取方法。传统的MRS信号参数提取,通常使用同步检测-线性拟合或非线性拟合方法,其参数提取精度依赖滤波效果。本文提出的基于离散短时傅里叶变换的信号参数提取方法,克服了传统方法在时域信号参数提取过程中容易受残余噪声影响的缺点。与传统方法的比对实验表明本文方法可从频率域提取出了更高精度的MRS信号参数,具有接近理想带通滤波器的优势。该方法为复杂噪声环境下获取MRS信号参数提供了方法支撑和新思路。3、提出了强工频谐波干扰下MRS采集系统设计方案,在保障采集电路低噪声后将窄带通滤波电路与工频陷波电路相结合,研制了抗工频全波采集系统。该系统可实现对环境中工频噪声的有效抑制,防止放大电路饱和失真,增强了系统的可靠性。该系统相比传统的宽频带采集系统具有更好的抗干扰能力,有效提高原始采集数据质量,为MRS方法在复杂工频噪声干扰环境中应用提供了有效的技术装备。
张弓[7]（2021）在《心血管疾病鲁棒分类算法研究与平台研制》文中指出心血管疾病严重威胁人类生命健康,为社会和家庭带来沉重的负担。早期准确诊断心血管疾病对于挽救患者生命至关重要。心电图（Electrocardiogram,ECG）由于其无创性和低成本的优点,已成为最常用的心血管疾病诊断工具。通常情况下,心血管疾病在早期阶段没有明显的症状,ECG上的形态变化和病变特征不甚明显,需要专家的仔细甄别。然而,现阶段医疗资源有限,专家处理长期的心电图记录将是一项非常耗时且困难的任务。在此背景下,心血管疾病自动分类研究应运而生。本文结合心电信号特点,分别从泛化能力、抗噪、抗数据倾斜性以及平台实用性四个方面展开心血管疾病分类系统研究。本文研究工作归纳如下:1.传统机器学习方法通常泛化能力较弱,识别准确率不高。而传统卷积神经网络（CNN）具有提取抽象泛化特征的能力,缺点是调参复杂,训练周期长。针对上述问题,提出格拉姆主成分网络的心肌梗塞识别算法。算法核心思想是通过主成分分析网络（PCANet）提取主要特征,该网络具有泛化能力强、调参方便以及训练时间短的优点。同时,为充分发挥PCANet在图像处理上的优势,采用格拉姆角场（Gramian Angular Difference Fields,GADF）方法将一维心电信号转成单通道图片。该转换方法既可保留心电信号的幅值信息,又可保留信号对于时间的依赖性。转换后的图片通过PCANet挖掘出特异性信息,最终采用线性支持向量机完成识别分类。在无去噪的条件下,实现高准确率的心血管疾病分类算法。2.现实生活中,由于个体间年龄、心率、心跳模式等差异影响,现有算法在不同病人间的测试效果不佳,算法泛化性能亟待提高。针对此类问题,提出离散余弦残差网络的心肌梗塞识别算法。算法首先采用离散余弦变换方法获取心拍的时频域信息,利用残差网络强大的特征提取能力,进一步对时频特征进行优化,提取到关键的类别差异性特征,最终实现较强泛化能力与良好抗噪声鲁棒性的心血管疾病分类算法。3.为实现鲁棒性多疾病识别算法,传统方法通常将心电数据单一映射至时频域、抽象域或统计域,并基于此探索疾病间的差异性特征。这些单一的映射方法忽略了其他特征域信息对心血管疾病识别的关键影响。针对此种问题,提出离散小波密集网络的心血管疾病识别算法。信号经多次二维离散小波变换得到多层时频域特征,且每层特征都与之前所有层特征进行密集连接,在不丢失转换信息的前提下多层次融合时频域信息,最后与深度网络提取的抽象域特征进行特征通道的拼接,深度融合后的特征丰富了疾病判别依据,提高了心血管疾病识别的泛化与抗噪能力。此外,对于倾斜数据采用Borderline-SMOTE采样算法和Focal损失函数相结合的方式,分别从增加代表性少数类别样本与动态调整模型损失的角度,提高算法的抗数据倾斜能力。4.为实现算法原型的平台应用,构建基于深度学习的大数据平台。结合Spark机器学习算法库与Tensorflowonspark框架实现经典算法的分布式计算。通过将心血管疾病识别算法部署在分布式集群之中,提高其运行效率。同时原始数据、运行结果则存储于Hadoop集群的分布式存储文件系统中,以保证数据的完整与可靠性。使用此平台可降低了用户学习和开发算法的难度,为用户提供算法实现的快速解决方案。
王鹏[8]（2020）在《基于压缩感知理论的气象数据重构系统研究》文中研究说明随着气象行业的飞速发展,气象数据发生爆炸式增长,传统的奈奎斯特采样定律也随之暴露了些许缺点。压缩感知理论解决了其采样率需要大于信号带宽两倍的缺陷,压缩感知可使用低采样率对信号进行采样并将压缩采样一体化。传统的压缩感知算法对气象数据进行处理,需要一个能将整个原始信号进行观测的观测矩阵。为了解决这个问题,本文采用了分块压缩感知,该算法解决了观测矩阵的问题并且由于分块还降低了重构算法的复杂度。分块压缩感知算法对每块图像块采用相同的采样率,但是不同图像块之间的信息量是不同的,对每块图像块采用相同的采样率明显造成了资源上的分配不合理,本文对此进行了以下改进:（1）对于图像块之间信息量差距大的气象数据,本文采用了采样率自适应算法。衡量图像块信息量多少的方法为计算该图像块的纹理复杂度。由于压缩感知是在不知道图像为前提进行压缩采样,对此本文采用了预观测方法获取预估计图像,采样率分配就是通过预估计图像进行计算。该算法提高了该类气象数据的重构效果但同时也造成了计算复杂度的增加。（2）对于图像块之间信息量差距不大的气象数据,本文采用了自适应分块算法。衡量图像块信息量和预估计图像获取的方法如上述算法一样,不同的是通过提前设定阈值来判断该图像块是否继续进行分块,并对不同分块程度的图像块采取不同的采样率。该算法提高了该类气象数据的重构效果,但由于其算法复杂度高造成了计算时间增加。
梁漠杨[9]（2019）在《图像的采样率自适应分块压缩感知算法研究》文中指出压缩感知理论的出现,突破了传统的奈奎斯特采样定律的限制,使得采样速率在小于两倍带宽的情况下,通过采集少量的数据即可对稀疏或可压缩信号精确重建。然而,在该理论处理二维图像信号时,需要产生并存储极大规模的观测矩阵才能完成对整幅图像的观测和重构,算法性能和效率都大打折扣。而分块压缩感知理论的提出,较好地克服了内存占用过大、计算时间过长的弊端。但是,在经典的分块压缩感知中,各图像块的采样率是一致的,没有根据图像块纹理特征进行采样率自适应分配。本文围绕这一问题,通过学习和研究压缩感知理论和现有成熟算法,对相关理论和传统分块压缩感知做了如下工作和改进:（1）本文研究了传统的图像直接压缩感知算法,通过仿真实验验证了其难以得到实际应用的原因。对于在一定程度上克服了上述问题的分块压缩感知理论,本文从分块大小、稀疏基和重构算法三个方面,研究了其对分块压缩感知算法性能的影响,提出了32×32+DWT+SPL（分块大小32×32、离散小波变换、光滑投影Landweber重构算法）的影响因子组合,仿真结果表明该方法在固定采样率分块压缩感知算法当中有较好的重构性能。（2）由于固定采样率的分块压缩感知算法对所有图像块采用了一致的采样率,因而造成了采样资源的浪费,同时会出现块效应,重构图像的质量还有待提高。本文根据每个图像块所蕴含的一维灰度熵信息的不同,将低频近似图像分块并依照各块特征信息分配以相应的自适应采样率,然后利用所求得的自适应采样率对高频子带各图像块进行压缩采样,最后将高频子带重构图像与经过盲反卷积的低频子带相叠加,实现了结合一维灰度熵和盲反卷积的采样率自适应分块压缩感知算法,与传统的固定采样率分块压缩感知算法相比,所提算法的整体视觉效果和重构质量更好。（3）多尺度分块压缩感知算法对不同尺度下的图像小波系数分配相适应的采样率,在提高图像重构质量上起到了较好的作用。但是,该算法对同一尺度内所有子块依然采用了统一的采样率,浪费了低频子带中所包含的先验知识,没有充分利用有限的采样资源。因此,本文提出一种基于显着性和方向性的自适应多尺度分块压缩感知算法。该算法通过研究低频子带近似图像中各图像块的视觉显着性和方向性,将总体采样率依照特征信息和小波结构特点自适应地分配到各层各子带的各子块当中进行观测,并利用改进的单次维纳滤波SPL算法重构。仿真结果表明,所提算法性能相比传统多尺度分块压缩感知和采样率自适应分块压缩感知算法有一定提升。
张磊[10]（2018）在《基于结构化稀疏表示的高光谱图像压缩感知技术研究》文中研究说明高光谱成像技术已经广泛地应用于遥感对地观测、资源勘探、环境监测、数字化农业和生物制药等诸多民用及军用领域,并取得了显着成效。虽然光谱信息有助于精确的描述成像场景中物质的组成成分,但是丰富的光谱信息导致高光谱图像数据量巨大,给成像采集、链路传输和数据存储过程中的硬件设备带来了巨大的压力。随着高光谱应用及高分辨率技术的进一步发展,这一问题将进一步加剧。因此,如何有效地压缩高光谱图像,缓解硬件设备压力,成为高光谱应用中的一个基础问题。与传统图像采集方式不同,压缩感知技术在成像过程中仅采集少量的压缩数据,并可依据这些压缩数据进行图像重建,能够从根本上缓解高光谱图像采集及传输等过程的硬件压力。虽然目前已有大量的高光谱图像压缩感知方法研究如何从压缩数据中进行高光谱图像的重建,但现有的方法在重建过程中无法准确地描述高光谱图像内部的空-谱结构特性,从而导致重建精度有限,无法满足实际的应用需求。本文针对这一问题,结合高光谱图像固有的空-谱结构特点,重点研究了如何挖掘高光谱图像内潜在的结构稀疏特性和相应的高光谱图像压缩感知技术,并通过大量实验验证了本文提出方法在重建精度方面的有效性和优越性。具体的研究内容包括以下四个方面:（1）针对现有方法难以有效地描述高光谱图像光谱维中结构稀疏性的问题,本文提出了一种基于重加权Laplace先验的高光谱图像压缩感知方法。该方法首先构建了一种重加权Laplace稀疏先验模型,有效地描述了高光谱图像光谱维中潜在的结构稀疏性;然后,采用基于隐变量的稀疏学习方法,将先验学习、稀疏表示重建和噪声估计等三个问题,进行联合建模和求解。由于得到的联合模型揭示了所有未知变量和观测值之间的相互依赖关系,因而该方法能够从少量观测值中学习稀疏先验模型参数,并且自动消除观测值中的未知噪声干扰,从而有效地约束了高光谱图像稀疏表示中的结构特点,提升了重建精度。实验结果表明,相对于现有的压缩感知方法,该方法显着地提升了重建精度,而且具有更强的噪声鲁棒性。（2）针对现有方法依赖于固定字典,无法数据自适应地挖掘高光谱图像光谱维中稀疏性的问题,本文提出了一种基于字典学习的高光谱图像压缩感知方法。结合前文提出的重加权Laplace稀疏先验,该方法首先提出了一种结构字典先验模型,对光谱字典进行建模。然后,基于交替最小化思想,将图像重建过程分解为稀疏表示重建和结构字典学习两个子问题,并通过交替迭代优化这两个子问题,获得最终的重建结果。在该方法中,两个子问题的求解均采用了基于隐变量的学习方法,通过对所有未知变量与观测值之间的依赖关系进行建模,实现了从观测值中自适应地估计光谱字典、相应的稀疏表示矩阵以及未知的噪声干扰,从而获得了高光谱图像更加精确的表示模型,提升了重建精度。大量的实验结果验证了本文提出方法在重建精度和噪声鲁棒性方面的优势,以及学习得到的字典在高光谱图像稀疏表示方面的优越性。（3）针对单一采用光谱稀疏性进行压缩感知重建,难以有效保持图像空间结构的问题,本文提出了一种基于局部滤波的高光谱图像压缩感知方法。该方法通过分析前文提出的重加权Laplace稀疏先验模型,总结出单一采用光谱稀疏性进行高光谱图像重建的理论缺陷。然后,结合高光谱图像空间维中呈现出的局部相似性,针对性地提出了一种基于光谱相似性的局部线性滤波方法。通过与基于重加权Laplace先验的重建方法相结合,该方法能够有效地修复重建结果中被破坏的空间结构,尤其在噪声干扰比较严重的情况下。在大量的实验中,与单一采用光谱稀疏性进行压缩感知重建的方法相比,本文提出的方法获得了更高的重建精度。（4）针对现有方法不能有效地描述高光谱图像中空-谱三维结构的问题,本文提出了一种基于聚类稀疏随机场的高光谱图像压缩感知方法。该方法首先提出了一种基于聚类稀疏随机场的先验模型,将高光谱图像光谱维中的结构稀疏性和空间维中的类内图结构特性,有效地结合并表示在一个联合分布模型中。此外,通过引入大量的超先验模型描述模型参数的分布,进一步提升了先验模型的灵活性。然后,利用先验模型的近似表示,该方法采用基于隐变量的学习方法将先验模型学习、稀疏表示重建和噪声估计等三个问题进行了联合建模和求解。由于该方法有效地描述了高光谱图像内的空-谱三维结构,而且能够自适应地从观测中学到数据相关的模型参数并消除未知噪声的干扰,因而获得了更加精确的高光谱图像表示模型,提升了重建精度。大量的实验结果验证了本文提出的方法在高光谱图像压缩感知重建方面的有效性和优越性。
二、变采样率滤波的硬件离散小波变换（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、变采样率滤波的硬件离散小波变换（论文提纲范文）
（1）基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术研究进展 |
| 1.2.1 主动噪声控制技术研究历程 |
| 1.2.2 车内主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制基本理论与方法 |
| 2.1 声波相消理论 |
| 2.2 自适应滤波器 |
| 2.3 自适应滤波算法 |
| 2.3.1 最小均方LMS算法 |
| 2.3.2 滤波-X LMS (FXLMS)算法 |
| 2.4 主动噪声控制系统基本结构 |
| 2.4.1 前馈与反馈主动噪声控制系统 |
| 2.4.2 单通道与多通道主动降噪系统 |
| 2.5 次级通路辨识理论与方法 |
| 2.5.1 次级路径离线辨识 |
| 2.5.2 次级路径在线辨识 |
| 2.6 传统频域主动噪声控制算法 |
| 2.6.1 块LMS自适应算法 |
| 2.6.2 频域自适应滤波算法 |
| 2.6.3 无延迟频域算法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 频域主动噪声控制算法改进 |
| 3.1 DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.1.1 离散小波变换DWT算法与多分辨率分析 |
| 3.1.2 基于离散小波变换的DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.2 基于Sigmoid函数的VSS-DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.3 算法复杂度对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 频域主动噪声控制算法仿真验证 |
| 4.1 基于车内噪声模拟信号的算法降噪仿真对比分析 |
| 4.1.1 车内噪声模拟信号的构造 |
| 4.1.2 车内模拟噪声信号的降噪仿真分析 |
| 4.2 车内目标噪声采集与分析 |
| 4.3 车内目标噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.1 车内窄带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.2 车内宽带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.3 车内非平稳噪声主动控制仿真试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（2）基于Zynq的高铁牵引供电系统单端行波故障测距装置的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 牵引供电系统故障测距算法研究现状 |
| 1.2.2 FPGA与可编程SoC技术的发展趋势 |
| 1.3 论文的主要内容与工作 |
| 第二章 牵引供电系统及仿真建模 |
| 2.1 牵引供电系统结构 |
| 2.2 牵引网供电方式 |
| 2.3 ATP/EMTP电磁暂态仿真软件 |
| 2.4 牵引网ATP仿真建模 |
| 2.4.1 一次侧进线模块 |
| 2.4.2 牵引变压器模块 |
| 2.4.3 牵引网模块 |
| 2.4.4 AT变压器模块 |
| 2.4.5 短路故障状态模块 |
| 2.4.6 辅助模块 |
| 2.5 短路故障电流行波仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 行波测距理论与小波基选取 |
| 3.1 行波的基本理论 |
| 3.1.1 行波的产生及其传输过程 |
| 3.1.2 行波的折射与反射 |
| 3.1.3 行波分析信号的确定 |
| 3.2 行波故障测距原理 |
| 3.2.1 A型行波测距法 |
| 3.2.2 C型行波测距法 |
| 3.2.3 D型行波测距法 |
| 3.2.4 综合分析 |
| 3.3 故障行波波头检测技术 |
| 3.3.1 小波变换的基本理论 |
| 3.3.2 小波变换的信号奇异性检测 |
| 3.3.3 用于信号奇异性检测的小波基函数 |
| 3.4 小波基函数的分析选取 |
| 3.4.1 小波基函数选取原则 |
| 3.4.2 Daubechies小波族的分析效果 |
| 3.4.3 Symlets小波族的分析效果 |
| 3.4.4 Biorthogonal小波族的分析效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 行波故障测距装置的设计与实现 |
| 4.1 测距装置功能及性能指标 |
| 4.2 核心板卡与开发环境的选取 |
| 4.2.1 ZYNQ7000 平台架构 |
| 4.2.2 vivado及 SDK |
| 4.2.3 系统开发流程 |
| 4.3 测距装置的总体设计 |
| 4.3.1 硬件结构总体设计 |
| 4.3.2 互联协议设计 |
| 4.4 AD采样及驱动模块设计 |
| 4.5 FIFO缓存模块设计 |
| 4.6 Bior1.5 FIR模块设计 |
| 4.7 小波模极性与模极大值判定模块设计 |
| 4.7.1 自定义IP核的设计方法 |
| 4.7.2 小波模极性与极大值判定IP设计 |
| 4.8 故障距离计算模块 |
| 4.9 单端行波故障测距系统总体结构图 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 故障测距装置的实验验证 |
| 5.1 短路故障的电流信号产生 |
| 5.1.1 波形发生器的选取 |
| 5.1.2 ATP电流信号存储与发生 |
| 5.2 系统测试与误差分析 |
| 5.2.1 系统测试 |
| 5.2.2 误差分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）心电图中房颤检测算法设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于f波的研究现状 |
| 1.2.2 基于RR间期规则的研究现状 |
| 1.2.3 基于机器学习的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和创新 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 房颤检测的相关理论 |
| 2.1 心电图介绍 |
| 2.1.1 心电图的原理 |
| 2.1.2 心电图各波的意义 |
| 2.2 房颤相关原理介绍 |
| 2.2.1 房颤的产生机理 |
| 2.2.2 房颤的分类 |
| 2.2.3 房颤在心电图上的特征 |
| 2.3 常用的ECG信号去噪技术 |
| 2.3.1 平滑滤波器 |
| 2.3.2 自适应滤波器 |
| 2.3.3 小波变换滤波 |
| 2.4 常用的ECG信号波形检测技术 |
| 2.4.1 峰值检测法 |
| 2.4.2 滤波器法 |
| 2.4.3 小波变换法 |
| 2.4.4 差分阈值法 |
| 2.5 ECG信号常规诊断流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 ECG信号的预处理 |
| 3.1 数据集的选取与建立 |
| 3.2 ECG信号混合噪声滤除 |
| 3.2.1 心电噪声特点 |
| 3.2.2 基线矫正 |
| 3.2.3 高频噪声消除 |
| 3.2.4 去噪效果评估及对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 ECG信号的波形检测 |
| 4.1 QRS波检测 |
| 4.1.1 R波检测算法 |
| 4.1.2 算法结果验证 |
| 4.1.3 QRS波群起点和终点检测算法 |
| 4.2 其它波形的检测 |
| 4.2.1 P波和T波的检测 |
| 4.2.2 f波检测 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 房颤检测算法设计与实现 |
| 5.1 房颤检测算法设计 |
| 5.2 ECG信号特征提取 |
| 5.2.1 特征的选取 |
| 5.2.2 RR间期香农熵 |
| 5.3 房颤检测算法实现 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）基于光纤传感技术的铁路安全智能监测与识别方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式声波传感器应用研究现状 |
| 1.2.2 列车运行状态监测研究现状 |
| 1.2.3 铁路周界入侵事件识别研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 2 Ф-OTDR分布式光纤振动传感系统基本原理 |
| 2.1 光纤瑞利散射原理 |
| 2.2 光时域反射(OTDR)技术简介 |
| 2.3 Ф-OTDR系统的工作原理 |
| 2.4 Ф-OTDR系统的典型结构 |
| 2.4.1 直接探测结构 |
| 2.4.2 相干探测结构 |
| 2.5 Ф-OTDR系统中的噪声及性能参数 |
| 2.5.1 光纤局部双折射变化引起的偏振相关噪声 |
| 2.5.2 激光器频率漂移引起的曲线畸变 |
| 2.5.3 性能参数 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 信号采集与可视化分析 |
| 3.1 实验信号 |
| 3.2 铁路现场环境信号 |
| 3.2.1 重载铁路列车运行信号 |
| 3.2.2 铁路周界入侵事件信号 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 Ф-OTDR分布式光纤振动信号去噪方法研究 |
| 4.1 小波阈值去噪 |
| 4.2 谱减法去噪 |
| 4.3 维纳滤波法去噪 |
| 4.4 EMD-CIIT去噪 |
| 4.4.1 经验模态分解 |
| 4.4.2 信噪比 |
| 4.4.3 皮尔逊相关系数 |
| 4.4.4 EMD阈值函数 |
| 4.4.5 实验结果 |
| 4.5 CEEMDAN-IT去噪 |
| 4.5.1 EMD的改进版本 |
| 4.5.2 能量密度与平均周期法确定分界点 |
| 4.5.3 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 DAS技术在重载铁路列车运行状态监测中的应用 |
| 5.1 去噪处理 |
| 5.1.1 小波分解去噪 |
| 5.1.2 五点三次平滑滤波 |
| 5.1.3 评价指标 |
| 5.2 计算差值信号提取时域特征 |
| 5.3 基于动态阈值获取有效信号 |
| 5.4 识别方法 |
| 5.4.1 连通区域标记 |
| 5.4.2 传统Canny边缘检测算法 |
| 5.4.3 改进的Canny算法 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于Ф-OTDR的铁路周界入侵事件识别方法研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 信号处理 |
| 6.2.1 分帧 |
| 6.2.2 去噪 |
| 6.3 特征提取 |
| 6.3.1 时域特征 |
| 6.3.2 频域特征 |
| 6.3.3 梅尔频率倒谱系数 |
| 6.3.4 LDA特征降维及可视化 |
| 6.4 分类原理 |
| 6.4.1 集成学习 |
| 6.4.2 XGBoost |
| 6.4.3 超参数选择 |
| 6.4.4 评价指标 |
| 6.5 实验结果 |
| 6.5.1 XGBoost模型训练 |
| 6.5.2 超参数调整与优化 |
| 6.5.3 识别结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与结论 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于稀疏优化的运动想象脑电解码方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.1.1 常用的记录大脑活动的方法 |
| §1.1.2 头皮脑电的信号类型 |
| §1.1.3 基于运动想象的脑机接口系统 |
| §1.2 运动想象脑电解码的研究现状 |
| §1.2.1 基于传统机器学习的脑电解码方法 |
| §1.2.2 基于深度学习的脑电解码方法 |
| §1.2.3 基于迁移学习的脑电解码方法 |
| §1.2.4 基于黎曼几何的脑电解码方法 |
| §1.2.5 现有脑电解码方法的对比分析 |
| §1.3 存在的问题和挑战 |
| §1.4 研究内容和结构安排 |
| 第二章 运动想象脑电解码的研究基础 |
| §2.1 引言 |
| §2.2 运动想象脑电的生理背景 |
| §2.2.1 脑电信号的时空混叠与采集原理 |
| §2.2.2 大脑功能分区与大脑皮层分布 |
| §2.2.3 运动想象的事件相关去同步和同步现象 |
| §2.2.4 运动想象被试特异的响应频带和时间 |
| §2.3 运动想象数据集的获取 |
| §2.3.1 BCI竞赛数据集 |
| §2.3.2 其他网站的数据集 |
| §2.3.3 实验室自采集数据 |
| §2.4 运动想象实验范式和单试次数据提取 |
| §2.4.1 运动想象实验范式 |
| §2.4.2 单试次数据提取 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 基于组稀疏贝叶斯逻辑回归的运动想象脑电通道选择与分类方法 |
| §3.1 引言 |
| §3.2 方法 |
| §3.2.1 贝叶斯学习相关工作 |
| §3.2.2 组稀疏贝叶斯逻辑回归 |
| §3.3 实验结果与分析 |
| §3.3.1 数据说明 |
| §3.3.2 数据预处理与特征提取 |
| §3.3.3 比较方法及其模型参数选择 |
| §3.3.4 实验结果 |
| §3.4 讨论 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 融合组LASSO:一种结合组稀疏和空间光滑约束的脑电分类新模型 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 方法 |
| §4.2.1 稀疏优化相关工作 |
| §4.2.2 融合组LASSO |
| §4.3 实验结果与分析 |
| §4.3.1 数据说明 |
| §4.3.2 数据预处理和特征提取 |
| §4.3.3 比较方法及其模型参数选择 |
| §4.3.4 实验结果 |
| §4.4 讨论 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 基于CSP新特征和非凸对数稀疏特征选择的运动想象脑电解码方法 |
| §5.1 引言 |
| §5.2 方法 |
| §5.2.1 算法框架 |
| §5.2.2 CSP变换 |
| §5.2.3 新特征提取方法 |
| §5.2.4 特征选择 |
| §5.3 实验结果与分析 |
| §5.3.1 数据说明 |
| §5.3.2 数据预处理 |
| §5.3.3 比较方法及其模型参数选择 |
| §5.3.4 实验结果 |
| §5.4 讨论 |
| §5.5 本章小结 |
| 第六章 基于LASSO稀疏特征选择和TRCSP时-空-频集成的运动想象脑电解码方法 |
| §6.1 引言 |
| §6.2 方法 |
| §6.2.1 CSP及其改进方法 |
| §6.2.2 LASSO稀疏特征选择和TRCSP时-空-频集成方法 |
| §6.3 实验结果与分析 |
| §6.3.1 数据说明 |
| §6.3.2 数据预处理 |
| §6.3.3 比较方法及其模型参数选择 |
| §6.3.4 实验结果 |
| §6.4 讨论 |
| §6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| §7.1 总结 |
| §7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士期间主要研究成果 |
（6）复杂噪声环境磁共振地下水探测信号提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 磁共振地下水探测技术研究进展 |
| 1.2.1 国外磁共振地下水探测技术的发展历程 |
| 1.2.2 国内磁共振地下水探测仪研究进展 |
| 1.3 磁共振数据噪声抑制方法研究现状及存在的问题 |
| 1.3.1 磁共振噪声抑制方法研究现状 |
| 1.3.2 目前存在的问题 |
| 1.4 本文研究的目的和意义 |
| 1.5 论文研究思路和结构安排 |
| 1.5.1 论文的研究思路 |
| 1.5.2 论文的结构安排 |
| 第2章 磁共振地下水探测原理及噪声影响分析 |
| 2.1 磁共振地下水探测原理 |
| 2.1.1 核磁共振现象 |
| 2.1.2 磁共振地下水探测的基本原理 |
| 2.2 噪声干扰对磁共振地下水探测信号的影响分析 |
| 2.2.1 MRS探测中噪声类型及一般消噪过程 |
| 2.2.2 工频噪声和随机噪声对信号的影响 |
| 2.2.3 尖峰脉冲噪声对信号的影响分析 |
| 2.3 MRS数据参数提取方法分析 |
| 2.3.1 基于同步检测的包络信号获取方法分析 |
| 2.3.2 基于拟合方法的信号参数求解 |
| 2.3.3 信号参数提取精度分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于同步挤压小波变换与改进阈值算法的MRS尖峰噪声抑制方法研究 |
| 3.1 同步挤压小波变换原理及传统阈值方法 |
| 3.1.1 连续小波变换原理 |
| 3.1.2 同步挤压小波变换理论 |
| 3.1.3 传统阈值函数方法 |
| 3.2 基于SWT与改进阈值算法的尖峰噪声抑制方法原理 |
| 3.2.1 抑制尖峰噪声的改进阈值算法 |
| 3.2.2 SWT-IMT抑制尖峰噪声的实现步骤及实例 |
| 3.3 基于SWT-IMT的尖峰噪声抑制试验 |
| 3.3.1 人工合成尖峰噪声仿真试验 |
| 3.3.2 实际探测尖峰噪声仿真试验 |
| 3.3.3 SWT-IMT与传统尖峰抑制方法的比较和分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于离散短时傅里叶变换MRS信号参数优化提取方法研究 |
| 4.1 基于离散STFT的 MRS信号参数优化提取方法原理 |
| 4.1.1 含噪MRS信号的离散STFT及其单边幅值 |
| 4.1.2 频域栅栏效应的影响及校正 |
| 4.1.3 MRS信号参数优化提取 |
| 4.2 离散STFT参数提取方法的影响因素分析与实现 |
| 4.2.1 单边幅值校正系数影响因素分析 |
| 4.2.2 单边幅值校正系数影响因素的设置原则 |
| 4.2.3 信号参数优化提取算法实现步骤 |
| 4.3 基于离散STFT的 MRS信号参数优化提取试验 |
| 4.3.1 模拟信号参数提取仿真试验 |
| 4.3.2 实际探测信号参数提取试验 |
| 4.3.3 信号参数提取方法比较分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 抗工频磁共振采集系统研制及其应用实例 |
| 5.1 抗工频磁共振采集系统研制 |
| 5.1.1 抗工频磁共振采集系统构成 |
| 5.1.2 抗工频磁共振采集系统的检测单元设计 |
| 5.1.3 抗工频磁共振采集系统测试 |
| 5.2 抗工频磁共振采集系统野外地下水探测实例 |
| 5.2.1 长春市烧锅镇地下水探测试验 |
| 5.2.2 神木市大柳塔镇哈拉沟矿区地下水探测试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读博士期间科研成果 |
| 致谢 |
（7）心血管疾病鲁棒分类算法研究与平台研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 心血管疾病分类系统相关基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 心血管疾病分类数据源 |
| 2.3 心电信号预处理技术 |
| 2.3.1 心电去噪 |
| 2.3.2 心电定位 |
| 2.3.3 心电信号分割 |
| 2.3.4 归一化 |
| 2.4 特征提取 |
| 2.5 分类 |
| 2.6 大数据平台 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 格拉姆主成分网络的心肌梗塞识别算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一维信号图像化——格拉姆角场 |
| 3.3 主成分分析网络 |
| 3.3.1 简介 |
| 3.3.2 网络结构 |
| 3.4 算法设计思路 |
| 3.4.1 心电信号预处理 |
| 3.4.2 格拉姆角场图像化 |
| 3.4.3 特征提取与分类 |
| 3.5 算法性能验证 |
| 3.5.1 实验数据设置 |
| 3.5.2 实验方案与评估指标 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 算法分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 离散余弦残差网络的心肌梗塞识别算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 离散余弦变换 |
| 4.3 残差神经网络 |
| 4.4 算法设计思路 |
| 4.4.1 心电信号预处理 |
| 4.4.2 特征提取 |
| 4.4.3 分类 |
| 4.5 算法性能验证 |
| 4.5.1 实验数据设置 |
| 4.5.2 实验与评估指标设置 |
| 4.5.3 实验结果与分析 |
| 4.6 算法分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 离散小波密集网络的心血管疾病分类算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应频率分割算法 |
| 5.3 离散小波密集网络 |
| 5.3.1 多层二维离散小波变换 |
| 5.3.2 密集连接网络 |
| 5.4 抗数据倾斜算法 |
| 5.4.1 边界合成少数类过采样技术(Borderline-SMOTE) |
| 5.4.2 焦点损失函数 |
| 5.5 算法设计思路 |
| 5.5.1 心电信号预处理 |
| 5.5.2 特征提取 |
| 5.5.3 分类 |
| 5.6 算法性能验证 |
| 5.6.1 实验数据设置 |
| 5.6.2 实验与评估指标设置 |
| 5.6.3 实验结果与分析 |
| 5.7 算法分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 心血管疾病分类算法在大数据平台下的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 大数据框架原理 |
| 6.2.1 Hadoop分布式存储文件系统HDFS |
| 6.2.2 Spark分布式计算框架 |
| 6.3 大数据平台设计 |
| 6.3.1 设计思路 |
| 6.3.2 整体架构设计 |
| 6.3.3 具体功能模块设计 |
| 6.4 功能实现与测试 |
| 6.4.1 测试环境 |
| 6.4.2 具体模块功能实现与测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间的科研成果、项目经历 |
| 致谢 |
（8）基于压缩感知理论的气象数据重构系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文主要贡献及创新 |
| 1.4 本文研究内容和结构安排 |
| 2 压缩感知理论基础及重构算法 |
| 2.1 压缩感知理论框架 |
| 2.2 信号的稀疏表示 |
| 2.3 观测矩阵的设计 |
| 2.4 信号重构算法 |
| 2.4.1 正交匹配追踪算法(OMP) |
| 2.4.2 稀疏度自适应匹配算法(SAMP) |
| 2.4.3 基追踪算法(BP) |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于气象数据的分块压缩感知算法 |
| 3.1 分块压缩感知原理 |
| 3.2 分块压缩感知SPL重构算法 |
| 3.3 分块压缩感知之稀疏变化 |
| 3.3.1 压缩感知稀疏基之离散余弦变化(DCT) |
| 3.3.2 压缩感知稀疏基之离散小波变换 |
| 3.3.3 DWT和DCT重构效果对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于纹理信息的自适应分块压缩感知 |
| 4.1 基于纹理信息的采样率自适应分块压缩感知算法 |
| 4.1.1 基于纹理信息的采样率自适应原理 |
| 4.1.2 采样率自适应分块压缩感知算法性能分析 |
| 4.2 基于纹理信息的自适应分块压缩感知算法 |
| 4.2.1 自适应分块原理 |
| 4.2.2 利用纹理信息的自适应分块压缩感知性能分析 |
| 4.3 算法实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）图像的采样率自适应分块压缩感知算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 压缩感知理论及应用研究现状 |
| 1.2.2 分块压缩感知研究进展及问题分析 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第二章 压缩感知与分块压缩感知理论 |
| 2.1 压缩感知理论框架 |
| 2.2 压缩感知关键技术 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 |
| 2.2.2 观测矩阵的设计 |
| 2.2.3 信号的恢复重构 |
| 2.3 基于稀疏域的图像直接压缩感知算法 |
| 2.3.1 算法流程及评价指标 |
| 2.3.2 仿真实验与结果分析 |
| 2.4 分块压缩感知理论 |
| 2.4.1 分块压缩感知 |
| 2.4.2 分块压缩采样 |
| 2.4.3 分块压缩感知的优缺点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分块压缩感知技术及其采样率自适应改进研究 |
| 3.1 分块压缩感知的实现及分块参数讨论 |
| 3.1.1 基于稀疏域的图像分块压缩感知算法 |
| 3.1.2 算法的实现及分块参数讨论 |
| 3.2 小波变换在分块压缩感知中的应用 |
| 3.2.1 离散余弦变换和离散小波变换 |
| 3.2.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.3 固定采样率的图像分块压缩感知重构算法 |
| 3.3.1 光滑投影Landweber(SPL)重构算法 |
| 3.3.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.4 结合一维灰度熵和盲反卷积的采样率自适应分块压缩感知算法 |
| 3.4.1 基于一维灰度熵的高频子带采样率自适应分配方法 |
| 3.4.2 基于盲反卷积的低频子带处理方法 |
| 3.4.3 算法原理及流程 |
| 3.5 算法的仿真实现及性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于纹理特征的自适应多尺度分块压缩感知算法 |
| 4.1 多尺度分块压缩感知理论 |
| 4.1.1 采样算法 |
| 4.1.2 重构算法 |
| 4.2 图像的多尺度小波分析 |
| 4.3 基于一维灰度熵的自适应多尺度分块压缩感知算法 |
| 4.4 基于显着性和方向性的自适应多尺度分块压缩感知算法 |
| 4.4.1 基于显着性的基准采样率自适应分配策略 |
| 4.4.2 基于方向性的高频子带采样率自适应分配策略 |
| 4.4.3 MS-BCS-SPL重构算法的改进策略 |
| 4.4.4 算法流程 |
| 4.5 算法的仿真实现及性能对比 |
| 4.5.1 基于显着性的图像块自适应采样结果 |
| 4.5.2 基于方向性的高频子带自适应采样率再分配结果 |
| 4.5.3 算法性能对比仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于结构化稀疏表示的高光谱图像压缩感知技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统高光谱图像压缩 |
| 1.2.2 高光谱图像压缩感知 |
| 1.3 论文研究内容与安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 2 基于重加权Laplace先验的光谱结构稀疏性表示 |
| 2.1 稀疏性表示 |
| 2.1.1 稀疏范数 |
| 2.1.2 稀疏分布 |
| 2.1.3 现有稀疏表示形式存在的问题 |
| 2.2 基于重加权Laplace先验的高光谱图像压缩感知重建 |
| 2.2.1 观测模型 |
| 2.2.2 重加权Laplace先验 |
| 2.2.3 基于隐变量的稀疏学习 |
| 2.2.4 联合变分推理框架 |
| 2.2.5 优化过程与算法 |
| 2.2.6 结构稀疏先验分析 |
| 2.2.7 结构稀疏性的进一步探索 |
| 2.3 实验结果与分析 |
| 2.3.1 实验设置 |
| 2.3.2 与对比算法的性能比较 |
| 2.3.3 不同字典下的性能评价 |
| 2.3.4 RLPHCS和 RPLHCS_Cov的比较 |
| 2.4 本章总结 |
| 3 基于字典学习的光谱自适应结构稀疏性表示 |
| 3.1 常用的字典 |
| 3.1.1 数学变换 |
| 3.1.2 字典学习 |
| 3.1.3 常用字典存在的问题 |
| 3.2 基于字典学习的高光谱图像压缩感知重建 |
| 3.2.1 观测模型 |
| 3.2.2 结构字典先验 |
| 3.2.3 结构稀疏先验 |
| 3.2.4 联合优化框架 |
| 3.2.5 基于隐变量的稀疏表示重建 |
| 3.2.6 基于隐变量的字典学习 |
| 3.2.7 优化过程与算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 对比方法 |
| 3.3.2 参数设置与评价指标 |
| 3.3.3 实验数据 |
| 3.3.4 重建性能评价 |
| 3.3.5 噪声鲁棒性评价 |
| 3.3.6 结构稀疏性提升评价 |
| 3.4 本章总结 |
| 4 基于局部滤波的空间光谱相似性表示 |
| 4.1 图像滤波 |
| 4.2 基于局部滤波的高光谱图像压缩感知重建 |
| 4.2.1 基于光谱稀疏性的方法回顾 |
| 4.2.2 重加权Laplace先验的像素独立性假设 |
| 4.2.3 高光谱图像中的局部相似性 |
| 4.2.4 基于局部滤波的空间结构修复 |
| 4.2.5 算法总结 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 重建性能评价 |
| 4.3.3 噪声鲁棒性评价 |
| 4.3.4 参数分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 基于聚类稀疏随机场的空谱结构稀疏性表示 |
| 5.1 基于聚类的高光谱图像三维结构特性 |
| 5.2 Markov随机场模型 |
| 5.3 基于聚类稀疏随机场的高光谱图像压缩感知重建 |
| 5.3.1 观测模型建模 |
| 5.3.2 聚类稀疏随机场先验模型 |
| 5.3.3 聚类稀疏随机场先验学习 |
| 5.3.4 近似聚类稀疏随机场先验学习 |
| 5.3.5 联合变分推理框架 |
| 5.3.6 优化过程与算法 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 实验设置 |
| 5.4.2 有效性验证 |
| 5.4.3 性能评价 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文主要工作 |
| 6.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A:攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 附录B: 攻读学位期间申请的专利目录 |
| 附录C: 攻读学位期间获得的奖励和参加的项目目录 |
四、变采样率滤波的硬件离散小波变换（论文参考文献）
- [1]基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究[D]. 吴开明. 吉林大学, 2021(01)
- [2]基于Zynq的高铁牵引供电系统单端行波故障测距装置的研究与实现[D]. 魏旭. 华东交通大学, 2021(02)
- [3]心电图中房颤检测算法设计[D]. 陈道勇. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]基于光纤传感技术的铁路安全智能监测与识别方法研究[D]. 孟鹤. 北京交通大学, 2021
- [5]基于稀疏优化的运动想象脑电解码方法研究[D]. 张绍荣. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [6]复杂噪声环境磁共振地下水探测信号提取方法研究[D]. 么晓康. 吉林大学, 2021(01)
- [7]心血管疾病鲁棒分类算法研究与平台研制[D]. 张弓. 吉林大学, 2021(01)
- [8]基于压缩感知理论的气象数据重构系统研究[D]. 王鹏. 华北水利水电大学, 2020(01)
- [9]图像的采样率自适应分块压缩感知算法研究[D]. 梁漠杨. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]基于结构化稀疏表示的高光谱图像压缩感知技术研究[D]. 张磊. 西北工业大学, 2018(02)