摘要：为寻找衡量驾驶疲劳的可靠的生理指标,通过实验采集了模拟驾驶前、模拟驾驶疲劳后和休息后的脑电信号,并对其进行预处理和特征提取。应用小波变换对脑电信号进行降噪;并求得降噪后的脑电信号H和R小波熵比值。结果表明,驾驶疲劳后脑电信号H和R值有增大的趋势;再经充分休息后,脑电信号的H和R值有下降趋势,两者均具有显著性差异(P<0.05),说明小波熵值是驾驶疲劳脑电特征提取的有效方法。

摘要：石化园区的挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)无组织排放的监测溯源技术是研究热点,而监测点处的局部流场特征是溯源的关键。针对大庆炼化芳烃抽提设备,该文设计了一套分布式监测溯源系统。采用数值仿真对自然风下的设备区瞬态流动进行了研究,基于小波熵理论对流场的时变信号进行了处理,并研究了各种参数与流场稳定性的相关性。结果表明:小波熵可以表征流场的稳定性,风向小波熵越大,流动的不稳定性越强。关联性分析表明风速小波熵以及风向方差与风向小波熵具有强相关性,可以共同作为风场不稳定性的评价指标。风速变化量与风向小波熵呈现中等程度负相关,而风向平均偏转量和风速方差与不稳定性无关。

摘要：目的:基于脑电图信号的脑-计算机接口是近年来一个热门的研究领域。脑机接口为残疾人士提供了一种新的可供选择的对外交流的方式。设计一种仅使用进行简单思维任务时脑电信号(脑电图)的高准确率脑机接口。方法:脑机接口的构架可以简单划分为两部分,前端为脑电讯号的特征提取与辨识,后端则为与其他硬体的结合与应用。在前端设计了高辨识率的二分类脑-计算机接口。首先应用小波熵对思维脑电信号进行特征提取,然后采用反向传播神经网络作为分类器,并用得到的信号特征对不同思维作业脑电信号进行分类。结果:采用的思维脑电数据源于美国Colorado州大学,5个实验个体的5种不同思维状态的脑电图数据,对于每个实验对象,均采用小波熵对脑电图数据进行特征提取,然后采用反向传播神经网络作为分类器,对脑休息状态与另外4种思维状态进行两两对比分类。结果表明当选用合适的思维状态时,分类平均正确率可达到90%以上。结论:用小波熵的特征提取方法,能获得高的分类正确率,此方法能够应用到对思维脑电信号的处理中,能作为现在脑机接口设计中另一可行的特征提取方法。同时,提出了一种应用高准确率的二分类脑机接口进行多种工作任务识别的方法,二分类脑机接口进行多种工作任务识别具有广阔得应用前景。

摘要：变形监测数据序列是由不同频率成分组成的、具有多尺度特性的动态信号序列,通过多尺度分解和融合,可获得其本质特性和关键信息。在单测点多尺度分解的基础上,分别采用模极大值法和小波熵加权法对多测点高频信号和低频信号进行融合,并以小波熵为特征参数,建立了用于大坝变形性态识别的多尺度多测点诊断模型,工程实例表明该方法诊断大坝健康状态效果良好。

摘要：针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)1 dB以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。

摘要：多尺度熵可以用于描述时间序列在不同时间尺度上的无规则程度,基于小波的多尺度分解,提出一种用小波熵对微机电陀螺仪噪声分析的方法。通过分析微机电陀螺仪中不同噪声的功率谱特性,从理论上验证了典型的白噪声和1/f噪声的存在,并对白噪声和1/f噪声的小波熵计算公式进行了推导。结合实验对设计方案进行了性能测试,根据微机电陀螺仪的实测数据,描述了小波熵随尺度变换的特性。实验结果为现有微机电陀螺仪的噪声分析提供了一种新的方法,并从理论和实际的角度共同验证了小波熵的准确性和适用性。

摘要：GPS信号在传输过程中会受到多种误差源的影响,如星历误差、卫星钟差、接收机钟差等等,造成接收的GPS信号含有毫无用处的成分。为了提取真实监测信号,对GPS信号进行消噪处理十分重要。首先使用小波熵自适应阈值去噪法,对含噪GPS信号进行去噪处理,然后经过经验模态分解(EMD),按照一定的标准舍去一些本征模态分量(IMF),将剩余的本征模态分量相加,得到去噪信号。试验结果验证了其具有较好的去噪效果。

摘要：为了探索自主动作和电刺激产生动作两种不同模式下的大脑运动皮层活动与肌肉收缩之间的关系,搭建了脑电和肌电实验测量平台,设计了自主腕部外旋和穴位电刺激两种实验动作模式,同步采集不同动作模式诱发的脑电信号和表面肌电信号,计算和分析信号的样本熵与小波熵.结果发现穴位电刺激模式下,脑电信号样本熵增大,肌电信号样本熵减小,脑-肌电的平均互样本熵增大,肌电信号的小波熵明显减小.表明穴位电刺激使大脑活动复杂性提高,肌肉活动的有序性增强,出现了优势节律,脑-肌电协同性提高.

摘要：本研究提出了一种基于小波熵的探地雷达频率波数偏移成像方法,以提高地下管线探测的准确性和可靠性,通过时域有限差分法进行正演模拟,设计了单排管和双排管的地电模型,并通过实验验证了不同频率天线的探测效果。结果显示,400 MHz频率天线在探测埋深较浅、管径较小的管线时效果显著优于200 MHz天线,且小波熵结合频率波数偏移成像方法能够有效抑制噪声和干扰,提高成像质量。此方法在复杂地下环境中表现出良好的适用性,为地下管线探测提供了一种新的技术手段和方法。通过实验验证,本研究方法能够在实际应用中准确识别和定位地下管线,减少多次波干扰,增强深部反射信号,提升地下管线探测的准确性和可靠性,为城市地下管线管理和维护提供了有力支持。

摘要：针对蒙古标空洞检测问题,提出小波熵和BP神经网络相结合的应力波检测方法。采用db5小波包基函数对去噪后的应力波检测信号进行了3层小波包分解,然后提取小波熵,并利用小波熵构建特征向量。以BP神经网络作为分类器,小波熵特征向量作为BP神经网络的训练和诊断的输入向量,实现空洞缺陷的识别。试验结果表明,系统能诊断出木材空洞正确识别率高达90%,验证了小波熵特征对于木材应力波空洞检测信号分析的有效性,为木材应力波缺陷检测仪的设计提供了理论基础。