基于单片机的血压监护仪的研制 被引量：15

1

作者 黄力宇 程敬之 +1 位作者 鞠烽炽 王伟荣 《中国医疗器械杂志》 CAS 2002年第4期253-255,共3页

描述一种用8031单片机实现的基于测振法的无创伤血压监护仪,给出硬件的原理图和软件的算法框图。临床监护测量对照显示,该仪器较好地实现了设计意图。文章最后给出了能进一步提高系统性能的几个可能途径。

关键词 单片机 研制 血压 监测 测振法

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心电信号去噪的数学形态学滤波器 被引量：18

2

作者 田絮资 杨建 黄力宇 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期124-126,共3页

为探索验证一种基于数学形态滤波器的去除心电基线漂移和工频干扰的高性能滤波器设计方法,借鉴数学形态学一维信号滤波原理,提出自适应阈值ECG去噪算法的思路,讨论了3σ统计准则在ECG自适应阈值滤波中的作用,利用改进的算法对心电图中... 为探索验证一种基于数学形态滤波器的去除心电基线漂移和工频干扰的高性能滤波器设计方法,借鉴数学形态学一维信号滤波原理,提出自适应阈值ECG去噪算法的思路,讨论了3σ统计准则在ECG自适应阈值滤波中的作用,利用改进的算法对心电图中常见的工频干扰和基线漂移进行校正。通过对MIT-BIH心率变异数据库中多组数据的仿真验证研究,验证了该算法能有效实现心电信号的噪声预处理;数学形态学理论在心电信号处理中具有良好性能,是实时处理一维生物医学信号有潜力的工具。 展开更多

关键词 心电图 数学形态学 自适应阈值 滤波器

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基于自适应梯度盲源分离算法的胎儿心电提取 被引量：12

3

作者 高莉 黄力宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1756-1760,共5页

梯度算法是盲源分离信号分析中的主要算法之一。本文首先介绍了算法的基本原理及其自适应改进,并用4种生理信号对改进算法的性能进行了仿真研究;将该算法应用于母体心电等强干扰条件下胎儿心电信号的提取。研究结果表明,相对于传统的批... 梯度算法是盲源分离信号分析中的主要算法之一。本文首先介绍了算法的基本原理及其自适应改进,并用4种生理信号对改进算法的性能进行了仿真研究;将该算法应用于母体心电等强干扰条件下胎儿心电信号的提取。研究结果表明,相对于传统的批处理算法,自适应梯度盲分离算法具有更好的性能与鲁棒性,能够将采集的混合信号分解为信源统计独立的不同独立分量,最终通过信号重构在体表电极处获得清晰的胎儿心电信号。自适应梯度盲源分离算法在生理信号的分解和重构提取研究中是一种有潜力的工具。 展开更多

关键词 盲源分离 梯度算法 心电图

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单导癫痫脑电模糊特征提取的支持向量机发作预测 被引量：12

4

作者 朱天桥 黄力宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2434-2439,共6页

为了寻找一种通过单通道脑电分析实现癫痫发作预报的新方法,提出了一种基于经验模式分解模糊特征提取的支持向量机二分类预测模型。对7名受试者发作前的各导脑电信号进行经验模式分解,提取各本征模式函数分量的模糊特征向量,将其作为支... 为了寻找一种通过单通道脑电分析实现癫痫发作预报的新方法,提出了一种基于经验模式分解模糊特征提取的支持向量机二分类预测模型。对7名受试者发作前的各导脑电信号进行经验模式分解,提取各本征模式函数分量的模糊特征向量,将其作为支持向量机的输入进行分类.研究表明,系统预测准确度与导联选择有关,但与支持向量机所用的核函数关系不大。最佳导联选择条件下,所提出的方法在预测癫痫发作时的表现为:准确度为82.8～87.1%,特异性为86.7～91.9%,敏感性为74.6～81.3%范围。 展开更多

关键词 癫痫 脑电图 经验模式分解 支持向量机 模糊

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英文电影欣赏在初中英语教学中的尝试 被引量：12

5

作者 黄力宇 《英语教师》 2010年第4期34-36,共3页

英文电影欣赏是培养学生学习英语兴趣的有效方式。初中英语教师可以利用这一新颖的教学辅助手段达到培养学生跨文化意识并提高英语听说能力等教学目的。本文将从探讨初中英语教学中引入欣赏英文电影的可行性开始，分析其理论基础，并结... 英文电影欣赏是培养学生学习英语兴趣的有效方式。初中英语教师可以利用这一新颖的教学辅助手段达到培养学生跨文化意识并提高英语听说能力等教学目的。本文将从探讨初中英语教学中引入欣赏英文电影的可行性开始，分析其理论基础，并结合实践经验谈如何进行实际操作。 展开更多

关键词 英文电影 初中英语教学 兴趣

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利用双谱分析的癫痫脑电特征研究 被引量：4

6

作者 艾玲梅 黄力宇 +1 位作者 黄远桂 王珏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1097-1100,共4页

根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并... 根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并根据奇异值分解最小二乘法求解模型参数,从而获得高分辨率的双谱估计值和有效的脑电相位信息.用功率谱对高阶谱进行规范,规范化结果可作为相关系数,通过估计双相关系数找出它与癫痫发作的关系.实验结果表明,患者在癫痫发作前、开始发作和发作期,双谱的等高线图具有明显的尖峰,在癫痫发作时的脑电双相关系数值要比癫痫发作前和发作后的系数值高得多,使得脑电波的非高斯性和非线性增强.双谱分析为癫痫脑电信号的研究提供了一些新的思路,双相关系数有望成为临床监护、预报癜痫发作的一个指标. 展开更多

关键词 癫痫 脑电图 双谱估计

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基于MATLAB的BP预测模型在地震前兆预测中的应用研究 被引量：9

7

作者 王凤 黄力宇 张宇翔 《华北地震科学》 2009年第1期48-51,共4页

依据神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了一个BP神经网络预测模型,并通过对陕西省地震前兆数据的预测分析来检验模型的效果,实验结果证明该模型用于地震预测的可行性,操作简单灵活,直接面向用户,具有很好的应用价值。

关键词 MATLAB BP神经网络 地震预测

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脑电图在全身麻醉深度监测中的应用 被引量：8

8

作者 黄力宇 程敬之 《国外医学（生物医学工程分册）》 CAS 2000年第5期280-285,共6页

在手术过程中 ,对患者麻醉深度的监测是极其重要的。全身麻醉能引起可逆的中枢神经系统的抑制和兴奋 ,从而达到意识消失和止痛的目的。脑电图 ( EEG)代表大脑皮层的自发神经电活动 ,可无创伤测量 ,是麻醉深度监测有潜力的方法。本文回顾... 在手术过程中 ,对患者麻醉深度的监测是极其重要的。全身麻醉能引起可逆的中枢神经系统的抑制和兴奋 ,从而达到意识消失和止痛的目的。脑电图 ( EEG)代表大脑皮层的自发神经电活动 ,可无创伤测量 ,是麻醉深度监测有潜力的方法。本文回顾了 EEG用于麻醉深度监测的进展和不足 。 展开更多

关键词 脑电图 麻醉深度 监测 全身麻醉

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一种实用的随身即时心电记录仪的设计 被引量：7

9

作者 黄力宇 王伟荣 程敬之 《中国医疗器械杂志》 CAS 2001年第1期21-22,33,共3页

介绍一种方便实用的随身即时心电记录仪 ,可记录人体在活动状态下有异常感受时的心电图达几百秒甚至更长 ,能在任一普通心电图机上回放描出 ,供医生诊断。造价低廉 ,使用方便 。

关键词 心电图 随身记录器 临床应用 心电记录仪

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Hopfield网络求解TSP两种改进算法的仿真研究 被引量：9

10

作者 张宇翔 黄力宇 《电子设计工程》 2009年第10期119-121,共3页

针对Hopfield神经网络在求解旅行商问题(TSP)时出现的无效解和局部极小值问题,分析和比较两种改进的求解方法,首先从理论上证明算法的有效性,然后对两种算法分别进行计算机仿真,探讨网络收敛于全局有效解的途径。研究表明,改进的算法都... 针对Hopfield神经网络在求解旅行商问题(TSP)时出现的无效解和局部极小值问题,分析和比较两种改进的求解方法,首先从理论上证明算法的有效性,然后对两种算法分别进行计算机仿真,探讨网络收敛于全局有效解的途径。研究表明,改进的算法都可避免无效解,在求解10城市问题时可获得近乎100%的最优解。 展开更多

关键词 HOPFIELD 神经网络 旅行商问题(TSP) 能量函数 仿真

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基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究 被引量：6

11

作者 黄力宇 王伟勋 程敬之 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期98-104,共7页

睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工来判别分析的。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通... 睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工来判别分析的。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通过动态计算睡眠脑电四个导联之间的互信息时间序列的复杂度 ,并利用一个三层的人工神经网络进行六个级别的分类。6例720个不同时期的睡眠片段的测试表明 ,系统睡眠分级与人工分级的总相符率达到90.83% ,且实现了睡眠动态自动分级。神经网络的学习功能 ,可使系统的准确率进一步提高 ,逐渐接近或达到人工分级的水平。 展开更多

关键词 脑电图 互信息 复杂度 人工神经网络 睡眠

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小波包分解脑电复杂性特征提取的注意状态实时识别 被引量：7

12

作者 路荣 黄力宇 晋琅 《医疗卫生装备》 CAS 2013年第2期1-4,7,共5页

目的:神经反馈法矫治注意缺陷障碍症近来引起较多关注,而注意状态的实时识别是神经反馈治疗法的关键。该研究旨在提出一种注意状态实时识别新方法。方法:将单通道脑电进行小波包分解,得到不同频率分量的脑电节律波,计算这些节律的近似... 目的:神经反馈法矫治注意缺陷障碍症近来引起较多关注,而注意状态的实时识别是神经反馈治疗法的关键。该研究旨在提出一种注意状态实时识别新方法。方法:将单通道脑电进行小波包分解,得到不同频率分量的脑电节律波,计算这些节律的近似熵并作为支持向量机输入特征向量,向量机的输出可以较为准确地给出受试者实时的注意状态;基于该项技术设计一种注意缺陷障碍症神经反馈治疗装置。结果:该方法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达72.5%,特异性为71.4%,敏感性为73.7%;据此完成的反馈治疗装置的有效性也在初步临床验证中得到证实。结论:将小波包分解、脑电复杂性分析与神经网络相结合的技术是一种有效的注意状态实时识别新方法。 展开更多

关键词 脑电 神经反馈 注意缺陷障碍 小波变换 近似熵 支持向量机

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结合PCA和ICA的脑磁信号消噪研究 被引量：4

13

作者 高莉 黄力宇 丁翠玲 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期939-943,共5页

基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来... 基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来降低信号维数,去掉其中包含的冗余成分,使计算时间缩短到原来的10%;进而利用自适应最大熵独立成分分析算法对降维后的数据进行二次分解,提取出脑磁信号中含有的干扰分量,使信噪比从10 dB提高到80 dB,达到对信号进行消噪的目的. 展开更多

关键词 主分量分解 脑磁图 独立成分分析 干扰

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癫痫脑电的双谱特性研究 被引量：4

14

作者 李昌强 黄力宇 +2 位作者 鞠烽炽 黄远桂 程敬之 《北京生物医学工程》 2004年第1期9-12,4,共5页

双谱分析对于分析处理非高斯、非线性随机信号具有明显优点。脑电信号被认为具有非高斯、非线性的特性。本文对不同发作阶段癫痫患者的脑电信号进行双谱估计 ,进而研究不同生理条件下脑电的双谱特性。结果表明 ,不同发作阶段时癫痫脑电... 双谱分析对于分析处理非高斯、非线性随机信号具有明显优点。脑电信号被认为具有非高斯、非线性的特性。本文对不同发作阶段癫痫患者的脑电信号进行双谱估计 ,进而研究不同生理条件下脑电的双谱特性。结果表明 ,不同发作阶段时癫痫脑电信号的高斯偏离程度明显不同 ,其中双相干系数能够区分不同发作阶段脑电的信号特征 。 展开更多

关键词 癫痫 双谱特性 脑电图 高阶谱估计 诊断

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基于独立分量分析的自适应最大熵算法对脑电干扰的识别与剔除 被引量：6

15

作者 高莉 黄力宇 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期142-146,共5页

目的提出一种在脑电信号采集过程中自动识别和剔除各种干扰的新方法。方法将独立分量分析(ICA)最大熵算法和非线性参数阈值设定相结合。首先对ICA最大熵算法进行自适应改进,并将其用于对包含肌电、眼动等各种干扰的19导脑电信号进行独... 目的提出一种在脑电信号采集过程中自动识别和剔除各种干扰的新方法。方法将独立分量分析(ICA)最大熵算法和非线性参数阈值设定相结合。首先对ICA最大熵算法进行自适应改进,并将其用于对包含肌电、眼动等各种干扰的19导脑电信号进行独立分量分解;然后对各独立成分进行3个参数的非线性分析,通过设定的阈值,自动识别出其中的伪迹成分;在去除识别出的各伪迹的独立成分后,将其余独立成分反投影到头皮各电极处,得到去除干扰后较为纯净的脑电信号。结果研究表明,基于盲源分离技术的自适应最大熵算法实现了脑电信号与其中所包含的多种干扰成分的分离,通过信号的重建可实现对不同来源干扰的剔除。结论自适应最大熵算法是生理信号消噪研究中一种有潜力的方法。 展开更多

关键词 脑电图 独立分量分析 最大熵算法 干扰 非线性参数

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震颤信号分析的研究现状及展望 被引量：6

16

作者 艾玲梅 黄力宇 王珏 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1402-1405,共4页

震颤是人身体某一个或多个功能区肌肉的节律性、不自主振动,是运动神经元异常同步化的结果。用信号处理的方法检测分析震颤患者加速度(accelerometer,ACC)、表面肌电(electromyography,EMG)、脑电(electroencephalography,EEG)信号对震... 震颤是人身体某一个或多个功能区肌肉的节律性、不自主振动,是运动神经元异常同步化的结果。用信号处理的方法检测分析震颤患者加速度(accelerometer,ACC)、表面肌电(electromyography,EMG)、脑电(electroencephalography,EEG)信号对震颤临床诊断、等级评定、疾病早期发现等方面具有重要意义。介绍了时域分析、频域分析、人工神经网络、高阶谱、近似熵、模糊、浑沌、判别分析等方法在震颤信号研究中的应用情况,最后展望了震颤信号分析的应用前景。 展开更多

关键词 震颤 加速度信号 肌电 脑电 信号分析

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不同程度冠脉狭窄对心电及R-R间期序列Lyapunov指数的影响 被引量：5

17

作者 黄力宇 王伟荣 程敬之 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2000年第4期219-220,232,共3页

目的：已有的研究表明，心脏的活动是混沌的。心电时间序列的非线性动力学数值指标可反映心脏的总体动态活动特征。本文试图探讨不同程度冠脉狭窄对心电及R－R间期序列Lyapunov指数的影响。方法 通过对不同程度冠脉狭窄的冠心病患者和... 目的：已有的研究表明，心脏的活动是混沌的。心电时间序列的非线性动力学数值指标可反映心脏的总体动态活动特征。本文试图探讨不同程度冠脉狭窄对心电及R－R间期序列Lyapunov指数的影响。方法 通过对不同程度冠脉狭窄的冠心病患者和正常人的心电和R－R间期时间序列的Lyapunov指数计算，以期从医学数据统计中发现有价值的规律性。结果 初步研究表明，正常人和冠脉重度狭窄患者心电序列的Lyapunov指数有显著统计差别，但正常人和冠脉轻度狭窄患者心电序列的Lyapunov指数无显著差别；正常人和冠脉轻、重度狭窄患者心电R－R间期时间序列的Lyapunov指数均有显著统计差别。结论 R－R间期序列比心电图能提供更多心脏电活动的信息。而正常人和冠脉轻度狭窄患者R－R间期时间序列的Lyapunov指数的显著差别，提示在心电信号的异常波形尚不足以被识别时，可能利用该指数对心脏的健康状况进行早期评估。 展开更多

关键词 心电图 冠心病 LYAPUNOV指数 R-R间期 混沌

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基于Stacking多模型融合的电力负荷曲线识别

18

作者 郑茵 刘常 +3 位作者 黄力宇 温鑫 黄国华 刘斯亮 《电力需求侧管理》 2024年第5期94-99,共6页

精准识别电力负荷曲线类型对于保障电网安全稳定运行和优化能源利用效率尤为重要。针对现有的时序数据识别方法在电力负荷曲线识别任务中准确率低、鲁棒性差等问题,提出了一种多模型融合集成学习的电网负荷曲线识别方法。首先,适应性改... 精准识别电力负荷曲线类型对于保障电网安全稳定运行和优化能源利用效率尤为重要。针对现有的时序数据识别方法在电力负荷曲线识别任务中准确率低、鲁棒性差等问题,提出了一种多模型融合集成学习的电网负荷曲线识别方法。首先,适应性改进了时序卷积网络、Transformer和Light GBM 3种基础模型,利用负荷曲线的局部、全局和结构信息预测负荷曲线类别;然后,通过Stacking集成学习自适应融合3种模型预测,用以进一步优化识别结果;此外,提出一种基于截断高斯分布的类内时段信号波动建模数据增广策略,旨在解决数据类别不平衡问题,提升识别模型的鲁棒性。仿真结果表明,相较于XG Boost、LSTM和MLP等方法,提出的方法对电网负荷曲线识别的准确率有显著的提高,满足了实际工程的需求。 展开更多

关键词 时序卷积网络 Light GBM TRANSFORMER 集成学习 负荷曲线识别 数据增广

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无人机辅助无线传感器网络的最优拓扑控制与数据采集 被引量：2

19

作者 郭斌 黄力宇 温鑫 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第12期2199-2205,2216,共8页

无线传感器网络(wireless sensor networks, WSN)广泛应用于实时监测与控制,而无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)作为灵活、高效的数据收集平台也被广泛地集成到系统中。考虑到传感器节点的能量有限,拓扑控制的优化和收集数据量的... 无线传感器网络(wireless sensor networks, WSN)广泛应用于实时监测与控制,而无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)作为灵活、高效的数据收集平台也被广泛地集成到系统中。考虑到传感器节点的能量有限,拓扑控制的优化和收集数据量的确定对于延长WSN的生存时间和提高数据满意度至关重要。因此,提出了一个关于传感器拓扑控制和采集数据满意度的联合优化问题,并将传感器关联的子问题建模为背包问题。首先,通过模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法初始化WSN得到所选择的簇头(cluster head, CH);然后,通过块坐标下降(block coordinate descent, BCD)算法得到最优的采集数据量,并提出基于蚁群优化(ant colony optimization, ACO)的传感器关联方案来解决背包问题;最后,实验模拟结果表明,所提算法可以有效降低WSN的能耗和传输延迟。 展开更多

关键词 无线传感器网络 无人机 块坐标下降 蚁群优化

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急性轻中度缺氧对脑电信号复杂度的影响 被引量：3

20

作者 黄力宇 程敬之 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 2000年第4期255-259,共5页

目的脑电的非线性分析是目前脑电研究的一个热点。复杂度比其它非线性参量有其优点。本文探讨了缺氧对脑电信号复杂度的影响。方法建立了一个急性高空缺氧实验模型 ,记录了 4种不同高度条件下从缺氧前到缺氧 30min时的EEG ,分析了其复... 目的脑电的非线性分析是目前脑电研究的一个热点。复杂度比其它非线性参量有其优点。本文探讨了缺氧对脑电信号复杂度的影响。方法建立了一个急性高空缺氧实验模型 ,记录了 4种不同高度条件下从缺氧前到缺氧 30min时的EEG ,分析了其复杂度。结果发现缺氧引起复杂度明显变化。随时间和高度增加 ,一定程度缺氧可使EEG复杂度低于正常。结论EEG复杂度对脑缺氧较为敏感 ,可用于对缺氧程度进行评估 ,有望成为临床诊断的一个指标。 展开更多

关键词 高空缺氧 模拟试验 脑电图 复杂度 非线性

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