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王蓓: 作品数：55 被引量：172H指数：5; 供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金上海市“科技创新行动计划”更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学电子电信更多>>

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一种有效的EEG视觉伪信号修正方法: ＜正＞最近二十年脑认知科学得到了迅速的发展,但是由于生物机能的复杂性、多样性以及生物电信息的相互作用给脑科学的研究造成了很多障碍。在提取EEG的过程中,如何去除视觉伪信号的影响也是目前研究的热点之一。本文提出了一种在基准...; 邹俊忠金盟涛王蓓王行愚; 文献传递

短时睡眠过程中睡眠阶段的特征提取和分类被引量：2: 2011年; 研究对象为白天短时睡眠时记录下来的多导睡眠生理数据,主要是为了提取睡眠过程中出现的睡眠各阶段的特征,并实现自动分期。首先,同步采集了白天20~30 min的短时睡眠过程中的脑电图（EEG）等生理数据;然后利用快速傅里叶变换（FFT）对采集到的数据进行频谱分析,提取睡眠各阶段的频域特征;最后采用支持向量机对短时睡眠数据进行自动分期。实验结果表明：FFT结合支持向量机（SVM）在短时睡眠阶段的研究中能够得到较好的分期结果。因此,通过对短时睡眠过程中浅睡眠各阶段的特征和分类结果的分析,能够为短时睡眠提供客观评价的依据。; 付秀燕王蓓王行愚; 关键词：脑电图快速傅里叶变换支持向量机

基于降维转换信息的工业过程监测与故障诊断研究: 近年来，在现代化工业生产过程中，为了保证生产过程的安全运行并阻止大型故障的发生，过程监测与故障诊断正受到越来越多的关注。现代化的工业过程通常具有复杂且规模庞大的系统结构，对其直接实行过程监测并分析故障类型已然具有越来越大...; 王蓓; 关键词：故障诊断数据驱动

听觉脑-机接口的智能机器人控制系统被引量：4: 2015年; 脑-机接口系统普遍存在控制命令单一、控制效率低和控制负担重等问题.通过改进控制目标的功能或加入智能化模块可以从一定程度上改善这个问题;但这方面的研究工作相对较少.如何针对残疾人的实际情况,研究智能控制与脑-机接口系统的有效切合点,是脑-机接口系统智能化的关键所在.本文针对视觉缺陷残疾人,提出一种结合机器视觉功能的听觉脑-机接口系统,将机器人自动视觉搜索,目标智能识别与听觉脑-机接口系统相结合,利用听觉脑-机接口系统向机器人发出简单人名指令,机器人将根据指令自动搜索识别,实现目标的自动跟踪.在一定程度上弥补视觉损伤病人在日常生活中的缺陷,也为脑-机接口的智能化提供了一个依据.; 王行愚蔡锋金晶张宇王蓓; 关键词：智能化机器人机器视觉脑-机接口

多模态融合的膝关节损伤预测被引量：9: 2021年; 膝关节磁共振成像(MRI)是诊断膝关节损伤的首选方法。然而,MRI影像的人工诊断是费时的,而且容易出现诊断错误。为了更准确地预测膝关节损伤,辅助临床医生做出诊断,提出一种多模态特征融合的深度学习模型,用于检测一般异常、前交叉韧带撕裂和半月板撕裂。提取梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征,经contact融合后利用PCA选取特征贡献度超过95%的特征作为传统特征;在VGG16模型的基础上加入金字塔融合的思想,将多个feature map的信息融合作为深度特征;将传统特征和深度特征经多层神经网络的能量模型进行相关性融合,作为多模态的特征,并得到预测概率。实验结果表明,上述模型在一般异常、前交叉韧带撕裂和半月板撕裂下ROC曲线下的面积(AUC)值分别为0.9410、0.9708和0.8479,与传统特征和深度特征的效果相比,具有明显的优势,可以实现更有效的预测。; 陆莉霞邹俊忠郭玉成张见王蓓; 关键词：膝关节损伤多模态

基于AR-Copula与ICA的脑电噪声检测和去除被引量：3: 2015年; 在脑电信号的实时采集过程中,噪声伪迹会对采集到的脑电信号产生较大的畸变。利用Copula理论结合AR时间序列模型研究脑电信号与引起其畸变的噪声之间的相关性,设计并实现了基于尾部相关性的脑电噪声自动检测算法。根据检测结果,对受干扰的数据段进行了ICA噪声去除处理。本文方法能够自动检测受干扰影响的数据段,并且在很大程度上减少了ICA算法的迭代次数,提高了数据实时处理的效率,适用于脑电信号的实时处理过程。; 施伟俊王蓓卿湘运王行愚; 关键词：COPULA理论

基于特征融合的ARMA短时睡眠状态分析被引量：1: 2016年; 针对短时睡眠的特点,结合自回归-移动平均模型(Auto-Regressive and Moving Average Model,ARMA)对短时睡眠过程中的睡眠状态变化进行分析研究。以白天短时睡眠中记录的脑电信号为研究对象,首先,从脑电信号中提取了3个与短时睡眠过程相关的特征参数,采用条件概率方法对特征参数进行融合处理,计算得到一个表征睡眠状态的参数;然后,通过ARMA模型分析睡眠状态的变化趋势;最后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法将整个短时睡眠过程进行了睡眠状态的自动判别,并与人工判别进行比较。结果表明,基于特征融合的ARMA模型显著提高了睡眠状态分析的准确率,7组测试数据得到的平均准确率为88.7%。一方面,特征融合能够有效地提高数据处理速度,为睡眠状态实时检测提供有利的数据处理方式;另一方面,ARMA模型的预测作用,能够分析受试者的睡眠状态变化趋势,为进一步调整和控制睡眠时长提供客观评价依据。; 张俊民王蓓王行愚; 关键词：脑电信号 ARMA模型

一种基于分步聚类模型的睡眠分期自动判读方法: 本发明涉及一种基于分步聚类模型的睡眠分期自动判读方法。该方法利用不同脑电信号特征与各个睡眠分期之间的关联，设计并构建了分步聚类的模型。同时，在聚类过程中，对算法关键步骤进行了优化调整，结合兼顾密度和距离的方法选取初始聚类...; 王蓓于莹杨梦; 文献传递

一种结合储能均衡技术的储能电池系统容量配置方法: 本发明涉及一种结合储能均衡技术的储能电池系统容量配置方法，包括如下步骤：(1)初始化微网系统投资与运行的技术参数；(2)统计日前预测数据，计算净负荷量，选择所需要的储能系统初始容量配比；(3)完成微电网的经济、稳定运行P...; 方磊牛玉刚王蓓贾廷纲陈蓓; 文献传递

一体化电动压缩机智能控制器: 姚晓东邹俊忠张淑艳常青王蓓王行愚钟民先何斌; 解决了无位置传感器无刷直流电机大动载范围平稳启动的难题，以及大功率无位置无刷直流电机转子位置的检测难题。项目研制的控制器经过900小时耐久试验，控制器成功应用于多个型号的电动车，使用情况良好，获得用户认可。摆脱了国外在一...; 关键词：; 关键词：电机控制器智能控制器