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1.
基于视觉和操作类脑电信号的脑力负荷分类
曲洪权, 刘欲哲, 庞丽萍, 单一平
吉首大学学报(自然科学版) 2022, 43 (
1
): 31-37. DOI:
10.13438/j.cnki.jdzk.2022.01.006
摘要
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527
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针对视觉和操作类任务,提出了一种基于脑电独立分量特征的脑力负荷分类方法.利用独立分量分析法从混合脑电信号中分解获得脑电信号的独立分量,再提取脑电独立分量的4个不同频段的能量特征,并对能量特征进行分类.基于脑电信号特征和脑电独立分量特征分别进行了脑力负荷分类实验,得到平均分类准确率分别为60.52%,86.14%,后者比前者提高了42.33%.
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2.
基于新非线性多重网格法的图像去噪
韩粉, 杨奋林
吉首大学学报(自然科学版) 2022, 43 (
1
): 38-42. DOI:
10.13438/j.cnki.jdzk.2022.01.007
摘要
(
556
)
PDF(pc)
(5206KB)(
147
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通过对差分曲率设置有效的限制算子和插值算子,构造了一种新的非线性多重网格法,并将此方法应用于基于差分曲率的TV
P
模型.新方法与不动点迭代法的对比实验结果表明,新方法处理的图像峰值信噪比明显高于不动点迭代法,且收敛速度是不动点迭代法的2~3倍.
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3.
毫米波大规模MIMO系统混合波束赋形技术综述
刘健, 钱莹晶, 张仁民
吉首大学学报(自然科学版) 2022, 43 (
1
): 43-52. DOI:
10.13438/j.cnki.jdzk.2022.01.008
摘要
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1057
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581
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针对毫米波通信中混合波束赋形技术,描述了毫米波传输特性及信道模型,概述了大规模毫米波 MIMO混合波束赋形系统及其数学模型,并在此基础上综述了混合波束赋形传输方案,介绍了毫米波波束对齐的2种可行方案,最后展望并预测了毫米波通信与其他技术融合的几种典型应用场景及未来的研究热点.
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