【摘 要】
:
由脑磁时序信号重建脑内时序神经信号时,除了要保证重建信号位置和强度的准确性,还要避免重建源信号在时域上瞬变.针对这一问题,提出了一种基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆
【机 构】
:
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学,首都医科大学宣武医院神经内科,脑功能疾病调控治疗北京市重点实验室
论文部分内容阅读
由脑磁时序信号重建脑内时序神经信号时,除了要保证重建信号位置和强度的准确性,还要避免重建源信号在时域上瞬变.针对这一问题,提出了一种基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法.该方法不同于传统最小范数估计算法(Minimum Norm Estimate,MNE),通过引入时域平滑正则算子构造双参数混合正则化,根据广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)原则选取双正则化参数后,根据单正则项的解在源信号中的权重将其进行线性组合估算出源信号.仿真数据实验表明,本文方法比
其他文献
由于分辨精度有限以及易受目标能量强弱的影响,基于Fast Fourier Transform(FFT)的算法不能对位于同一距离单元的密集强弱目标进行有效的速度估计。基于此,本文采用基于协方差矩
提出了一种新的PSO特征选取方法.以粒子对应特征组合的同类近邻样本和异类近邻样本间的距离关系作为类别可分性和粒子适应度函数.以适应度函数加权的群体历史最佳、粒子历史最佳和粒子邻域内最佳个体信息共同指导粒子运动方向,搜索类内紧密、类间分离的最佳特征组合;同时,利用加权集成方法对PSO特征选取方法进行集成,以提高特征选取方法的稳定性和鲁棒性.在5个高维数据集上的特征选取实验结果表明集成PSO特征选取方
针对高动态、低信噪比环境下的载波频率信号跟踪问题,提出一种新的混合并行粒子滤波算法(Multiple Extend Kalman Filter Independent Metropolis Hastings,M-E-IMH).该算法具
无线传感器网络中节点大多采用电池供电,让节点以低能耗将采集的数据传递到信宿,对无线传感器网络有效运行极为重要.该文提出了能量有效的可靠机会路由EROR(Energy-efficient
针对认知系统中感知信道存在衰落和中继能耗较大问题,提出一种兼顾感知性能和感知能耗的中继协作频谱感知算法.该算法通过机会中继协作、基于效益函数的最优中继协作和系统参
在利用遥感技术对土地覆盖情况制图的过程中,超分辨率重建被广泛采用.包含土地覆盖图像特征的先验模型可以减少重建过程中的不确定性.多点信息统计法可以从先验模型提取其本
针对类Java的面向对象语言m Java到类Dalvik的寄存器架构虚拟机Micro-Dalvik 的编译验证,给出了m Java语言和Micro-Dalvik的操作语义.从m Java语言程序到Micro-Dalvik虚拟机指