简介:摘要:在脑电信号的采集和处理过程中,常常受到各种噪声伪迹的干扰。本文将独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)技术应用在脑电信号的眼电噪声分离问题上。本文分别使用四种常用的ICA算法:二阶盲识别(SOBI)、Hyvarinen不动点算法(FastICA)、Infomax和联合逼近特征矩阵对角化(JADE)用于脑电信号的眼电伪迹分离,并使用MATLAB作为实验平台,采用格茨数据集2a,针对四种算法的运行时间及分配内存进行了实验对比。实验结果表明,SOBI算法的MATLAB实现表现了最好的综合性能。相较其他三个ICA算法,SOBI算法能够在分配内存较小的情况下快速准确地去除脑电信号中的噪声。
简介:摘要由于各种因素的限制,在实际应用中,部分药片所需的特殊剂量没有相应提供。药片分药器作为一种辅助医疗的产品,能够将药片大致切分至所需剂量,便于有特殊剂量需求的患者服药。但据调查,目前市场上所销售的分药器,大多采用刀片切分或者手动研磨的方式进行药片的分量,不能够达到精确分量的要求,并且每种分药器所分剂量存在一定的限制性,不能满足不同特殊剂量的需求。本设计在充分进行市场调研的前提下,针对这些问题对传统分药器进行改良,采用将研磨装置和分量装置相结合的方式对药片进行分量,同时通过考虑材料的选择来避免药物残留导致的分量误差。本产品旨在解决主要功能问题的基础上,对外观设计、色彩搭配、人机关系等方面进行分析,最终得到一个设计方案,力求满足这些特殊剂量需求人群的需要。