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- [发明专利]基于变分模态分解的情绪脑电识别方法-CN202111340170.0在审
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郑威;王玫
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江苏科技大学
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2021-11-12
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2022-02-11
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A61B5/16
- 本发明提出了一种基于变分模态分解的情绪脑电识别方法,采用变分模态分解方法对脑电信号进行分解与重构,并提取相应模态分量的模糊熵特征,以支持向量机为分类器,建立完备的脑电情绪识别系统,对多种情绪进行有效识别主要步骤包括:1)设计采集流程,根据范式采集脑电数据;2)对采集的原始脑电数据进行预处理,包括滤波去除工频干扰、去眼电、肌电等伪迹干扰、降低采样率;3)采用变分模态分解方法对预处理后的信号进行分解,得到K个有限带宽的本征模态函数,并计算相应分量的模糊熵;4)根据步骤2)所得的模糊熵构建特征矩阵,送入分类器SVM中计算最终准确率。
- 基于变分模态分解情绪识别方法
- [发明专利]一种电力系统低频振荡模态辨识方法-CN201410219502.3有效
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金涛;顾小兴;郭艳威;修铭;褚福亮
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福州大学
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2014-05-23
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2014-07-30
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H02J3/24
- 本发明涉及电力系统低频振荡分析技术领域,特别是一种基于改进经验模态分解(EMD)和数位演算法的电力系统低频振荡模态辨识方法。针对EMD分解过程中出现的边界失真现象,提出一种新的端点优化对称延拓法进行改进,利用改进的EMD对电力系统低频振荡信号进行分解,得到固有模态函数(IMF),利用柯尔摩科洛夫-斯米洛夫检验(K-S)法剔除IMF分量中与低频振荡信号相似概率低的伪分量,利用数位演算法对有效IMF分量进行振荡模态瞬时参数的提取,用于电力系统低频振荡模态辨识。该方法能够有效的改善EMD分解的端点效应,准确的剔除伪分量,精确的提取低频振荡信号模态瞬时参数,适用于电力系统等相关部门,用于电力系统低频振荡模态辨识。
- 一种电力系统低频振荡辨识方法
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