皮層直接獲取腦電信號,獲得高質(zhì)量的腦電信號,但存在著高風(fēng)險(xiǎn)及成本。半侵入式為獲取大腦皮層之外的腦電信號,主要基于皮層腦電圖進(jìn)行腦電信號分析,信號特點(diǎn)介于其余兩者之間。非侵入式為獲取大腦頭皮腦電信號,由于神經(jīng)元發(fā)出電磁波具有分散性及模糊性,導(dǎo)致采集腦電信號較弱。腦機(jī)接口中的腦神經(jīng)信號研究可分為誘發(fā)電位和自發(fā)腦電,誘發(fā)電位分為P300及穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位兩種[2]。自發(fā)腦電在大腦不同知覺下,腦電信號呈現(xiàn)不同的變化,按照頻段可分為δ波、θ波、α波、β波及γ波,其頻

技術(shù)的發(fā)展，腦電信號也被廣泛應(yīng)用于睡眠監(jiān)測、情緒識別和神經(jīng)系統(tǒng)研究等領(lǐng)域[2]。腦電信號是一種隨機(jī)性很強(qiáng)的非線性非平穩(wěn)信號[3]，在原始腦電信號的采集過程中，由于眨眼、眼球運(yùn)動(dòng)、肌肉活動(dòng)和電子設(shè)備信號的干擾，導(dǎo)致采集的腦電數(shù)據(jù)存在較大誤差，這對信號的分析和研究工作產(chǎn)生了很大的影響[4]。因此，腦電去噪在腦電研究中起著十分重要的作用，降噪效果的優(yōu)劣將直接影響到腦電信號的特征提取和識別。小波變換在圖像處理、信號處理等方面得到了廣泛的應(yīng)用。小波去噪技術(shù)包括模型極

311305心電信號是臨床醫(yī)學(xué)中最常用的生物電信號，它記錄了每一次心動(dòng)周期產(chǎn)生的電位變化，每個(gè)正常的心動(dòng)周期根據(jù)時(shí)間的先后順序依次由P 波、QRS 波群、ST段、T波構(gòu)成[1]，這些特征參數(shù)的準(zhǔn)確性對診斷心臟的健康狀況具有重要的意義。心電信號的幅值為毫伏級，在采集過程中易受到人體呼吸、肌肉抖動(dòng)和設(shè)備電路的影響，從而產(chǎn)生基線漂移、肌電干擾和工頻干擾[2-4]，這些干擾會對心電信號的特征參數(shù)造成破壞，使心臟診斷無法正常進(jìn)行，甚至造成嚴(yán)重的醫(yī)療事故。因此，心電信

隨著人們對生物電信號產(chǎn)生機(jī)理的深入研究，生物電信號檢測技術(shù)得以快速發(fā)展?？蒲腥藛T開始將表面肌電信號(Surface Electromyography，SEMG)應(yīng)用于假肢控制等領(lǐng)域。表面肌電信號是神經(jīng)肌肉系統(tǒng)發(fā)生活動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的生物電信號，其實(shí)質(zhì)是通過采集電極募集的運(yùn)動(dòng)單元?jiǎng)幼麟娢恍蛄泻驮肼暞B加而形成的[4]。低頻肌電信號是表面肌電信號的一種，通過對表面肌電信號的分析可以預(yù)知人體的運(yùn)動(dòng)意圖，并且表面肌電信號具有無創(chuàng)、易采集等優(yōu)點(diǎn)，是一種比較理想的控制信號源[5

更方便便捷的心電信號采集系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：單片機(jī);心電信號1.引 言心臟的節(jié)奏性收縮與舒放將血液輸送至全身，心臟的每個(gè)跳動(dòng)周期都會使相應(yīng)的生物電信號發(fā)生改變，將這些信號經(jīng)過處理就可以得到心電信號。心電信號可以反應(yīng)心臟的工作狀態(tài)和期間發(fā)生的變化，通過體表微弱的電位差變化可以測得。心電信號的采集在臨床應(yīng)用非常廣泛，對于各種心臟疾病診斷有著不可或缺的作用，是檢查心臟的基本且必要的手段。而心血管疾病是醫(yī)學(xué)界的重點(diǎn)研究對象，多數(shù)廠商也會在這一領(lǐng)域投入大量資金，而隨著技術(shù)

系統(tǒng)需要傳輸?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">電信號堪稱海量，怎樣才能在不影響信號傳輸?shù)那疤嵯?，通過各種方法的運(yùn)用，以達(dá)到減少電線的數(shù)量，提高傳輸質(zhì)量和可靠性的目的。Abstract： The proportion of automotive electronic technology in automotive technology is increasing. The electric signal that the electronic control system needs t

產(chǎn)生各種類型的電信號來響應(yīng)這些環(huán)境的變化[3-5].對植物電信號的研究引起眾多學(xué)者的重視，特別是植物電信號的獲取和分析方法的研究受到更加廣泛的關(guān)注.植物電信號是參與植物生理調(diào)控、傳送相關(guān)生長信息的重要生理信號，其在植物體內(nèi)廣泛存在[6]，是植物受到外界刺激后產(chǎn)生的最初反應(yīng)[7].植物在不同外界刺激下會產(chǎn)生電信號變化，因此可以通過植物電信號的變化來檢測外界環(huán)境的變化情況.這在設(shè)施農(nóng)業(yè)、信息化農(nóng)業(yè)中有著很大的作用，如可以將其作為溫室、大棚等生產(chǎn)調(diào)控因素的一個(gè)重

研究和開發(fā)，腦電信號是大腦內(nèi)部神經(jīng)細(xì)胞在大腦皮層活動(dòng)的綜合體現(xiàn)，是一種產(chǎn)生機(jī)理相當(dāng)復(fù)雜的隨機(jī)信號。通過電極采集獲取的腦電信號不但包含了神經(jīng)細(xì)胞的電活動(dòng)特征，還包含了大量的生理與病理信息[1]。但腦電信號十分微弱，極易受到噪聲的干擾，常見的偽跡有肌電偽跡和眼電偽跡[2]。因此有效地去除偽跡得到純凈的腦電信號，成為了腦電信號處理分析中的關(guān)鍵，有利于信號的特征提取和分類。腦電信號去噪的主要方法有：平均偽跡回歸分析[3]、典型相關(guān)分析[4]、小波變換[5-7]、主

測是基于局部放電信號的相位和放電量判斷故障類型，局部放電信號沿電纜傳播過程中的相位、波形和幅值的變化會影響電纜局放檢測的可靠性，因此局部放電信號在電纜中的傳播特性不容忽略。在20世紀(jì)60年代，文獻(xiàn)[7]就注意到電纜長度對局部放電測量的影響。文獻(xiàn)[8-9]通過試驗(yàn)研究與分析發(fā)現(xiàn)了高頻局部放電信號在傳輸過程中容易出現(xiàn)衰減情況，并且局放脈沖會隨傳播距離的增長而嚴(yán)重衰減。文獻(xiàn)[10]搭建了交叉互聯(lián)接地電纜實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，分析了局部放電信號在實(shí)際交叉互聯(lián)電纜系統(tǒng)中的傳播特

同工藝條件下的電信號進(jìn)行了時(shí)頻特征分析，并利用變分模態(tài)分解（VMD）方法提取其時(shí)頻特征值，結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）模式識別算法對熔寬進(jìn)行多分類，構(gòu)建了不同工藝參數(shù)與熔寬的預(yù)測模型。經(jīng)驗(yàn)證，預(yù)測精度達(dá)到98.611 1%。為焊接過程信息化和智能化發(fā)展奠定了較好的技術(shù)基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：電弧;電信號;時(shí)頻特征;熔寬;預(yù)測中圖分類號：TG444+.72? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1001-2003（2021）12-0016-08DOI：10.751

)0 引 言腦電信號(Electroencephalograph, EEG)是一種能夠揭示大腦活動(dòng)狀態(tài)的生物電信號。人體的許多生理與病理信息都能通過腦電信號反映出來[1]，因而腦電信號在大腦功能的開發(fā)與臨床疾病的診斷等方面應(yīng)用非常廣泛[2]。但是，由于腦電信號具有十分微弱的特性，在采集時(shí)很容易受到噪聲的干擾，從而對后續(xù)腦電信號的信息提取與特征分析產(chǎn)生極大的影響，因此對腦電信號進(jìn)行降噪已經(jīng)成為腦電信號分析中不可或缺的組成部分。目前，EEG的降噪方法主要包括獨(dú)

;預(yù)測性維護(hù);電信號0 ?引言滾珠絲杠是一個(gè)將旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為線性運(yùn)動(dòng)的線性執(zhí)行機(jī)構(gòu)，廣泛運(yùn)用于機(jī)床的進(jìn)給系統(tǒng)。滾珠絲杠的主要優(yōu)勢是可以在高速運(yùn)行情況下保證精準(zhǔn)的定位，并有很高的機(jī)械效率。由于具有較低的摩擦力，其傳動(dòng)效率可達(dá)百分之九十，低摩擦力也增加了滾珠絲杠的使用壽命并且降低了保養(yǎng)的停機(jī)時(shí)間。由于滾珠絲杠和螺母之間存在摩擦和線性沖撞，精確的進(jìn)給系統(tǒng)非常難實(shí)現(xiàn)。通常選擇使用適當(dāng)?shù)念A(yù)緊力去消除線性沖撞并增加滾珠絲杠的剛度，過高的預(yù)緊力反而會增大摩擦力。同時(shí)預(yù)緊

00234)腦電信號是頭皮或大腦皮層腦神經(jīng)細(xì)胞生理活動(dòng)的反應(yīng), 它包含了許多病理信息, 可以為某些腦部疾病提供診斷依據(jù)[1]. 自19世紀(jì)20年代檢測到腦電信號以來, 人們對其開展了大量的研究工作, 腦電信號的處理和分析至今仍然是一項(xiàng)十分困難但又非常重要的研究課題[2].腦電信號的處理主要分為2個(gè)步驟[3]:首先是去除眼電偽跡、去直流和干擾,即將非腦電信號成分去除的預(yù)處理;其次是對腦電信號進(jìn)行特征提取、模式識別等分析,以進(jìn)行診斷分類或者識別.目前,腦電信號

2100)植物電信號是植物生長變化過程中的主要生理信號[1]。它不但反映植物自身的生長狀況，還反映植物生長的環(huán)境狀況，因此，研究植物電信號能從植物與環(huán)境的耦合關(guān)系上揭示植物生境信息，為農(nóng)業(yè)生態(tài)和植物生理研究服務(wù)。隨著信號采集和處理技術(shù)的發(fā)展，很多學(xué)者對植物的電信號進(jìn)行了研究。Volkov等[2]研究通過PCP、FCCP等多種刺激對植物電信號的影響，表明植物電信號是植物組織和器官中遠(yuǎn)距離信息傳遞的最快途徑。李嶠等[3]通過三種菊科(Asteraceae)植物

外界聲波轉(zhuǎn)換成電信號。TDA2822組成BTL功放電路，對話筒輸出的音頻信號進(jìn)行放大，并以足夠的功率推動(dòng)耳機(jī)發(fā)聲。為了減小耦合引起的損耗，采用變壓器耦合，初級加接C2，可以濾除一部分感應(yīng)噪音，次級與RP連接，以控制音量大小。另R1、C1組成去耦電路，以防止信號通過電源引起反饋?！娟P(guān)鍵詞】TDA2822;聲音信號;電信號;助聽器;傳音器;放大器一、助聽器的簡介助聽器的主要原件是：TDA2822。其工作原理是：由駐極體話筒連接成高增益的漏極輸出電路，并將外界聲

)1 引 言腦電信號可以反應(yīng)出大腦生物電節(jié)律性的活動(dòng)秩序[1]。癲癇屬于多類病癥導(dǎo)致的慢性腦部疾病，如腦部神經(jīng)元過量放電引起的突發(fā)性、多次性以及短時(shí)間性的中樞神經(jīng)系統(tǒng)紊亂[2]。分析癲癇患者腦電信號對于癲癇的治療意義重大。近年來興起的數(shù)學(xué)方法-子波分析(Wavelet Analysis)是根據(jù)信號和子波解析函數(shù)實(shí)行卷積，并可分解具備多尺度因子的非簡單信號。子波分析能夠準(zhǔn)確的獲取腦電信號里的頃刻變化，凸顯腦電頻率在非相同時(shí)間與空間中的變動(dòng)[3]。信號經(jīng)過子波

詞]音頻系統(tǒng);電信號;干擾;音頻噪聲文章編號：10.3969/j.issn.1674-8239.2019.03.007與演播室、音樂廳等專業(yè)場所相比，外場受到的外部干擾要更多一些。同樣的設(shè)備，同樣的連接方式，卻經(jīng)常會有各種意外的音頻噪聲發(fā)生。因此，需要清楚這些噪聲的來源，盡可能在源頭上加以杜絕，在噪聲發(fā)生時(shí)及時(shí)根除。1噪聲產(chǎn)生的原理導(dǎo)致噪聲產(chǎn)生的電磁干擾模式分為兩大類。差模（Differential-mode）與共模（common-mode）。無論是電源線

同導(dǎo)體結(jié)構(gòu)對于電信號的影響。關(guān)鍵詞：電磁學(xué);電信號;導(dǎo)體結(jié)構(gòu);總諧波失真中圖分類號：TN219 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）02-0238-020 引言電在當(dāng)今人類生活中占有頗為重要的地位，可以說，假如沒有電，那么也不會有我們現(xiàn)在所生活的文明社會。從古代開始，人類就對電有所記載，我國考古工作者在古代漢字中發(fā)現(xiàn)了“雷”字和“電”字，但是古人對于電并沒有一個(gè)完整的概念，更多的是對于自然界現(xiàn)象的記錄，直到近代人類對于電的認(rèn)識才開始有質(zhì)

者開始對患者腦電信號進(jìn)行研究，試圖找到腦電信號與上肢運(yùn)動(dòng)意圖之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)上肢運(yùn)動(dòng)意圖腦電控制[3]。但是，人體的腦電信號是非常復(fù)雜的非線性信號，很難摸索到其存在的特征與規(guī)律，近年來對于腦電信號的特征提取與識別逐漸增多，為了在腦機(jī)交互的康復(fù)訓(xùn)練中及時(shí)對患者上肢運(yùn)動(dòng)意圖進(jìn)行識別，使得康復(fù)設(shè)備能夠提前判斷患者上肢運(yùn)動(dòng)意圖并作出預(yù)先反應(yīng)，更好地幫助患者進(jìn)行康復(fù)治療，需要研究一種有效的腦電信號上肢運(yùn)動(dòng)意圖識別方法[4]。文獻(xiàn)[5]提出一種基于支持向量機(jī)的腦電信號

，因此對局部放電信號進(jìn)行有效的模式識別，可以準(zhǔn)確地了解和掌握變壓器內(nèi)部缺陷類型的性質(zhì)和特征，對指導(dǎo)變壓器的檢修工作意義重大。分類器的設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)局部放電模式識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，主要分為無監(jiān)督模式識別和有監(jiān)督模式識別兩大類。聚類分析是無監(jiān)督模式識別中的一個(gè)重要分支，文獻(xiàn)[4]利用模糊C均值FCM(Fuzzy C-Means)算法針對提取的特征向量對放電源脈沖進(jìn)行聚類，取得了較好的聚類效果；文獻(xiàn)[5]提出了基于K-means聚類分析的局部放電譜圖自動(dòng)識別方法，經(jīng)

對揭示神經(jīng)元的電信號產(chǎn)生和傳遞的生物物理學(xué)機(jī)理具有指導(dǎo)意義。關(guān)鍵詞：神經(jīng)元 電生理模型 Hodgkin-Huxley模型 電信號 生物物理學(xué)機(jī)理隨著學(xué)科的發(fā)展，各種學(xué)科間相互取長補(bǔ)短，相互滲透，在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究中，通過數(shù)學(xué)建模及物理學(xué)知識進(jìn)行模擬并揭示神經(jīng)沖動(dòng)的產(chǎn)生與傳遞機(jī)理是神經(jīng)科學(xué)家進(jìn)行科學(xué)研究的重要手段。通過調(diào)研文獻(xiàn)可知，霍奇金與赫胥黎通過槍烏賊實(shí)驗(yàn)構(gòu)建Hodgkin-Huxley模型（H-H模型），為研究動(dòng)作電位的產(chǎn)生和傳導(dǎo)奠定了理論基礎(chǔ)。此后，

的信號都是通過電信號傳輸?shù)?。在具體的工作中，會出現(xiàn)斷路、短路、線路裝混等問題。采用波形檢測方法一步步去分析，最終排除故障，保證車載網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。關(guān)鍵詞：斷路；短路；線路裝混；通信中斷；電信號汽車電控系統(tǒng)中，各系統(tǒng)之間需要多個(gè)傳感器提供信號，在各控制單元中需要實(shí)時(shí)交換。如果在這種情況下，車身每個(gè)系統(tǒng)的電控單元（ECU）之間不適合采用傳統(tǒng)的點(diǎn)到點(diǎn)連接方式，汽車車身系統(tǒng)的每個(gè)電控單元之間可以通過總線（CAN數(shù)據(jù)總線）互相連接。車載網(wǎng)絡(luò)的信息通過電信號傳輸。在具

搏等[1]。心電信號的研究是治療心臟病的主要依據(jù)。人體心電圖（ECG）作為心臟電活動(dòng)在人體體表的表現(xiàn)能夠客觀反映人體心臟各部位的生理狀況。人體心電信號在采集過程中易受到各種噪聲干擾，導(dǎo)致很多非常重要的特征信息被干擾淹沒，不利于識別診斷[2]。因此需要對心電信號的噪聲干擾進(jìn)行濾波。1.心電信號1.1 心電信號產(chǎn)生的機(jī)理與特征心電信號是由人體心臟的心肌電活動(dòng)的一種體現(xiàn)，能夠?qū)π呐K電活動(dòng)是否異常進(jìn)行判定，心電信號作為生物醫(yī)學(xué)信號的一種，既有生物醫(yī)學(xué)信號得共同特征

關(guān)重要。目前心電信號的提取主要采用濾波的方法[2～5]。然而，心電信號的頻率主要分布在0.25～40 Hz，與肌電信號、移動(dòng)噪聲等干擾信號存在頻段的重疊，導(dǎo)致基于濾波的方法不具備強(qiáng)抗噪性。當(dāng)移動(dòng)噪聲較大甚至超過心電信號本身時(shí)，基于濾波的方法將無法準(zhǔn)確地提取出心電信號。獨(dú)立成分分析(independent component analysis,ICA)能夠準(zhǔn)確地分離出混合信號中的各個(gè)源信號[6]。通過將肌電信號和移動(dòng)噪聲作為獨(dú)立信號源進(jìn)行建模，從信號混合的角

9）0 引言心電信號是一種最大幅值不超過5mV的低頻信號，其頻率范圍在0.05-100Hz之間。心電信號是通過粘貼在人體表面的電極進(jìn)行采集和記錄，人體的活動(dòng)易導(dǎo)致電極接觸不良，加上人體是一個(gè)復(fù)雜的生命系統(tǒng)，人體的肌肉收縮所產(chǎn)生的生物電通過電極放大，同時(shí)在進(jìn)行心電采集的過程中，心電信號也會受到采集設(shè)備所產(chǎn)生的電磁輻射影響。因此，在進(jìn)行心電信號分析之前，對心電信號進(jìn)行預(yù)處理，抑制噪聲對心電信號的干擾具有重要的意義。1 心電信號噪聲分析1.1 工頻干擾工頻干擾是

生命。因此，心電信號(ECG)的檢測和分類具有極其重要的臨床意義，也有利于促進(jìn)心血管疾病的臨床研究。1 心電信號研究的內(nèi)容及現(xiàn)狀1.1 心電信號提取與預(yù)處理心電信號的采集是研究心電信號識別分類的基礎(chǔ)，現(xiàn)在大多數(shù)學(xué)者研究過程中主要采用的心電信號來源于國際上較權(quán)威的4個(gè)心電數(shù)據(jù)庫：美國麻省理工學(xué)院的MIT-BIH心率失常數(shù)據(jù)庫、美國心臟學(xué)會的AHA心率失常心電數(shù)據(jù)庫、歐盟的CSE心電數(shù)據(jù)庫和歐盟ST-T心電數(shù)據(jù)庫。也有部分學(xué)者以個(gè)人在臨床上采集的心電信號為研究

BVIEW的腦電信號虛擬采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)朱龍飛(浙江工業(yè)大學(xué) 經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院，杭州 330014)在神經(jīng)科學(xué)研究領(lǐng)域，對大腦的觀察主要來源于對腦電信號的收集與分析；當(dāng)前對腦電信號收集的方法是通過專業(yè)腦電設(shè)備將信號收集保存，再由專業(yè)軟件處理;由于這類儀器非常昂貴，系統(tǒng)體積也比較大，軟件更新快，現(xiàn)在只能用在科學(xué)研究上，根本無法用于有規(guī)模的實(shí)驗(yàn)教學(xué)，更不可能一人一機(jī);為此，提出了一種基于LABVIEW的腦電信號虛擬采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，使腦電收集與分析可以廣泛地應(yīng)用于教學(xué)

一體化；發(fā)展；電信號機(jī)電一體化是面向應(yīng)用的跨學(xué)科的技術(shù)，它是機(jī)械技術(shù)、微電子技術(shù)、信息技術(shù)和控制技術(shù)等有機(jī)融合、相互滲透的結(jié)果。機(jī)電一體化系統(tǒng)可分為機(jī)械和微電子系統(tǒng)兩大部分，各部分連接須具備一定條件，這個(gè)聯(lián)系條件通常稱為接口。各分系統(tǒng)又由各要素組成。本文以機(jī)電一體化控制系統(tǒng)為例，將接口分為人機(jī)與機(jī)電接口兩大類。一、機(jī)電系統(tǒng)的接口由于機(jī)械系統(tǒng)與微電子系統(tǒng)在性質(zhì)上有很大差別，兩者間的聯(lián)系須通過機(jī)電接口進(jìn)行調(diào)整、匹配、緩沖，因此機(jī)電接口起著非常重要的作用：（一）

50022)肌電信號工頻諧波的同態(tài)自適應(yīng)濾波方法趙汗青(黑龍江科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，哈爾濱 150022)針對肌電信號采集過程中工頻電的強(qiáng)干擾問題，對工頻電干擾進(jìn)行頻譜分析，得到肌電信號與工頻干擾間是乘性關(guān)系。采用同態(tài)自適應(yīng)濾波方法對肌電信號進(jìn)行同態(tài)變換，將目標(biāo)肌電信號與工頻電及其諧波干擾間的乘性關(guān)系轉(zhuǎn)化為加性關(guān)系，從而利用加性自適應(yīng)濾波濾出工頻噪聲及其諧波的干擾。結(jié)果表明：同態(tài)自適應(yīng)濾波能夠有效消除肌電信號采集中的強(qiáng)工頻電干擾，同時(shí)較好地保護(hù)肌電信號，

00)?君子蘭電信號與含水率的關(guān)系*丁紅星，李敏通，郭交，韓文霆(西北農(nóng)林科技大學(xué) 機(jī)械與電子工程學(xué)院，陜西楊凌712100)以盆栽君子蘭為材料，采用生物機(jī)能采集系統(tǒng)和水分傳感器，測定君子蘭的電信號及其含水率，研究君子蘭的生理電信號與含水率之間的變化規(guī)律。結(jié)果表明：當(dāng)含水率較低時(shí)，君子蘭的電信號平穩(wěn)，處于沉寂狀態(tài)；隨著含水率增加，君子蘭的電信號興奮度增強(qiáng)，處于活躍狀態(tài)；含水率為18.8%時(shí)，君子蘭的電信號興奮度最強(qiáng)，活躍狀態(tài)最明顯；含水率繼續(xù)增加，君子蘭的

表示的多通道腦電信號壓縮感知聯(lián)合重構(gòu)吳建寧*①徐海東①王 玨②①(福建師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 福州 350007),②(西安交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)信息工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 西安 710049)該文基于多通道腦電信號時(shí)空特性構(gòu)建非正交變換過完備字典，準(zhǔn)確稀疏表示蘊(yùn)含時(shí)空相關(guān)性信息的多通道腦電信號，提高基于時(shí)空稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)模型的多通道腦電信號壓縮感知聯(lián)合重構(gòu)算法性能。實(shí)驗(yàn)選用eegmmidb腦電數(shù)據(jù)庫的多通道腦電信號驗(yàn)證所提算法有效性。結(jié)果表明，基于過完備字

水平線性誤差；電信號0　引言隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展，超聲波探傷儀由模擬向數(shù)字、小型和多功能發(fā)展，并廣泛應(yīng)用于鍋爐、壓力容器、航天、航空、電力、石油、化工、軍工、汽車、機(jī)械制造、冶金等行業(yè)的材料和構(gòu)件的非破壞性檢測，因此，其計(jì)量性能直接關(guān)系到檢測材料和產(chǎn)品的質(zhì)量[1-2]。水平線性誤差是超聲探傷儀重要計(jì)量性能之一，水平線性表示缺陷位置的確定準(zhǔn)確度，在焊縫探傷中尤其重要[3]。JJG 746——2004《超聲探傷儀檢定規(guī)程》規(guī)定超聲探傷儀水平線性的要求是±2%

3)0 引言腦電信號(Electroencephalograph，EEG)是大腦神經(jīng)細(xì)胞活動(dòng)的反映，對研究人腦的功能和臨床診斷起著非常重要的作用。由于腦電信號屬于十分微弱的電生理信號，在采集的過程中經(jīng)常受到各種噪聲的干擾，嚴(yán)重影響了腦電信號的分析與識別。因此，如何有效地去除夾雜在腦電信號中的各種噪聲，獲取真實(shí)的腦電信息已經(jīng)成為一個(gè)重要的課題。目前腦電去噪的方法主要有:主成分分析［1］、獨(dú)立成分分析［2］、小波變換［3］和典型相關(guān)分析［4］等。其中小波變換因

）0 引 言腦電信號是腦神經(jīng)細(xì)胞傳導(dǎo)信息時(shí)在大腦皮層或頭皮表面電活動(dòng)的總體反映，是一種典型的生物電信號.其中包含的人的大量的生理狀態(tài)信息和相應(yīng)病情信息，對醫(yī)學(xué)的發(fā)展有很大的促進(jìn)作用.同時(shí)腦電信號還可研究人的生理和心理之間的關(guān)系.科學(xué)對腦電信號的認(rèn)識也越來越重要，隨之記錄腦電信號的儀器也相應(yīng)而生，這種設(shè)備是專門用于記錄和測量腦電信號的.其工作原理是：首先由放置在頭皮的電極在體表或皮下檢測出微弱的腦電（EEG）信號；然后通過電極導(dǎo)聯(lián)耦合到差動(dòng)放大器進(jìn)行適當(dāng)放大

香農(nóng)熵的心外膜電信號相關(guān)性分析【作 者】張 璘1,2，楊翠微21 復(fù)旦大學(xué)專用集成電路與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海市，2004332 復(fù)旦大學(xué)電子工程系，上海市，200433該文利用了互相關(guān)系數(shù)香農(nóng)熵值對實(shí)驗(yàn)犬的左右心房前壁心外膜電信號進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示在竇性心律下，左房前壁的心外膜電信號的相關(guān)性穩(wěn)定程度比右房前壁的心外膜電信號高；在房顫心律下，雖然左右房前壁心電信號相關(guān)性穩(wěn)定程度都有所下降，但是仍然有部分區(qū)域保持較穩(wěn)定的相關(guān)性。這有助于進(jìn)一步了解房顫心律

勞，常見的如腦電信號、心電信號和肌電信號等;(2)通過對駕駛員的行為進(jìn)行疲勞檢測，如駕駛員手握轉(zhuǎn)向盤的位置，眨眼頻率和頭部位置等;(3)通過檢測車輛在行駛中的狀態(tài)，如偏離正常行駛線的位置等。盡管關(guān)于疲勞駕駛的研究很多，但都有不同程度的缺點(diǎn)，如主觀檢測法雖然簡單易行，但會受到駕駛員個(gè)人意志的影響，從而導(dǎo)致檢測結(jié)果不準(zhǔn)確［4］;大多基于生理信號檢測疲勞的方法都針對某一單一生理信號進(jìn)行分析處理，而由于生理信號所具有的隨機(jī)性導(dǎo)致在諸多此類文獻(xiàn)中給出了很多不一致的研

001）由于心電信號微弱（mV級）；超低頻，心電的主要成份由于心電信號屬于微弱的電信號，而且采集過程受多種噪聲干擾，特別是干擾中的肌電干擾跟心電信號的頻譜有部分的重疊，普通的頻帶濾波無法濾除頻率重疊部分的噪聲，所以心電信號的去噪處理成為目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在文獻(xiàn)[1]中，采用小波閾值法對心電信號進(jìn)行去噪，主要去除白噪聲型的干擾；在文獻(xiàn)[2]中，采用小波熵的對心電信號去噪，主要去除高頻干擾；在文獻(xiàn)[3]中，結(jié)合小波分解和小波閾值處理心電信號，雖然能同時(shí)去除