![一种基于核主成分分析的驾驶疲劳状态预测方法]()
论文摘要针对在驾驶疲劳状态识别研究中采集的脑电信号(Electroencephalograph,EEG)具有非线性特点,以及目前基于EEG的驾驶疲劳状态识别方法仍存在识别准确率...
![基于EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测]()
论文摘要针对传统客观心理学参量在非稳态噪声品质预测中的不足,以汽车关门声为对象,提出一种基于EEMD分解的样本熵表征关门声的信号特征,并结合小波神经网络进行声品质预测。对声样本...
![基于样本熵的分心驾驶心理反应研究]()
论文摘要分心驾驶.从生理角度反应具有一定的准确度,而心电信号作为反映生理指标的参数具有较好的应用性.本文通过了解驾驶员在分心行驶状况下对心率(HR)以及心电变异率(HRV)的影...
![基于两步分解法和SARIMA的非饱和机场能耗预测]()
论文摘要针对非饱和机场能耗时间序列的非线性和非平稳性特点,提出一种基于两步分解法和季节差分自回归滑动平均模型相结合的组合预测法。利用自适应噪声完整集成经验模态分解法和样本熵,将...
![基于改进EMD与FastICA—样本熵的齿轮故障特征提取方法]()
论文摘要针对齿轮常见故障及信号在传统EMD算法分解中产生的端点效应,提出一种基于改进经验模态分解(EMD)与快速独立分量分析(FastICA)—样本熵的齿轮故障特征提取方法。首...
![基于EEMD-SE和GARBF的短期电力负荷预测]()
论文摘要为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了集合经验模态分解（EEMD）-样本熵（SE）和遗传算法（GA）来优化RBF神经网络的组合方法。利用EEMD分解法自适应地对负荷序列...
![基于时间依赖的改进样本熵分析股票时间序列]()
论文摘要样本熵是一个度量时间序列复杂度的非线性方法,广泛应用于各领域。然而,研究表明熵值的大小并不总是和时间序列的复杂性相关。为了解决这个问题,提出了多尺度熵,用来度量不同尺度...
![基于脑电信号的情感识别技术研究]()
论文摘要情感是一个心理-生理的过程,对情感进行判断、评估已经融入到我们生活的方方面面,在众多领域已经取得很好的发展。论文的主题是围绕脑电信号进行情感分类识别,研究了在这个过程中...
![集成3种不同核分类器的疲劳脑电分类]()
论文摘要为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empiricalmodedecomposition,EMD)...
![CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用]()
论文摘要提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,completeensembleempiricalmodedecompositionwithadaptiveno...
![基于VMD多特征融合与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断]()
论文摘要滚动轴承处于早期故障阶段时,故障冲击特征成分难以提取,为了从轴承故障振动信号中提取特征参数,对轴承故障振动信号进行变分模态分解(VariationalModeDecom...
