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长年深耕信号处理与分析基础理论、应用及软件研发，专注 多道信号分析软件系统 的开发研制与推广应用。Email: chengbowork@163.com

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人工智能、大数据、编程语言
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信号的离群点剔除与幅度规整
在信号序列中有时出现异常值，它们与信号的一般趋势或模式明显不相符合，为了提高信号分析的准确性和可靠性，需要对信号的幅度进行修剪处理，以便剔除这些异常值。这里列举几种异常值剔除方法和幅度规整方法，以便剔除信号中的突变数据点和突显局部幅度特征，修整信号幅度等。包括中值滤波、奇异点剔除、突变点消除、离群点消除、短时积分、局部差分绝对和、Hilbert包络、限制幅度范围、小信号归零、信号截底、幅度规整等。
健康医疗 数据可视化 数据挖掘 机器学习 模式识别
作者小头像 aqhs 2024-07-23 20:57:46
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2024-07-23 20:57:46
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多通道信号的奇异值熵(表示熵)
多通道信号的奇异值熵(又称表示熵)，是将一段多通道信号的协方差矩阵的特征值归一化后(其和为1)，把这些归一化特征值视作概率分布值，由熵定义公式求得的值，即为奇异值熵，又称为表示熵，它可反映通道之间的关联性。
健康医疗 数据挖掘 机器学习 模式识别
作者小头像 aqhs 2024-06-30 15:18:57
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心率变异性之安静指数
分析健康人心率变异受呼吸调节的特点，建立可以衡量身心安静程度的心率变异性指标参数。在准确提取逐跳心动间期序列的基础上，从时域和频域上分析心动间期序列高频成分受呼吸影响的特点，依据心动间期序列的功率谱高频段峰值频率附近能量的聚集程度，定义安静指数。
健康医疗 数据可视化 数据挖掘 数据采集
作者小头像 aqhs 2024-06-23 17:39:06
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多通道信号分析(MUSIA)软件功能介绍
多通道信号分析(MUSIA)软件，包含多种信号数据文件(如EDF)读写，信号波形显示、浏览与测量，信号中波峰与事件标注，信号处理与分析，医学信号处理与分析，信号特征参数提取等极为丰富的功能，具有可视化人机交互特点，并可以通过脚本文件进行预处理以及定义软件风格，是多通道随机信号分析与信息挖掘的有力工具。
数据可视化 数据挖掘 数据采集 机器学习
作者小头像 aqhs 2024-02-08 14:13:25
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2024-02-08 14:13:25
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自组织神经网络及其在时间序列预测中的应用
自组织特征映射人工神经元网络采用无监督学习算法，网络每个输出节点所对应的连接权重，可以认为是从样本集中学习得来的一个样本代表(或者叫聚类中心)，并且输出节点按照连接权重相似相邻的规则在平面上排列。如果对每个输出节点赋以输出值，则可以用该网络来进行预测、估值或者分类。针对时间序列预测问题研制了SOM网络训练和决策算法及相应软件，为时间序列预测提供了一种新的方法与工具。
数据可视化 数据挖掘 机器学习 神经网络
作者小头像 aqhs 2023-12-24 16:12:15
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信号频域特征参数
提取信号频域特征参数，先估计信号的功率谱密度函数，然后从功率谱密度函数计算信号的频域特征参数。频域特征参数包括峰值频率、均值频率、中值频率、频率标准差、四分位宽度、频率变异系数、频谱峰度、频谱偏度、能量聚度、频谱熵比等。使用这些参数来刻画信号功率谱密度曲线的概貌特征。
数据挖掘 数据采集 机器学习
作者小头像 aqhs 2023-08-10 09:18:51
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信号的特征参数计算
设随机信号为x(i)，i=0, 1, …, N-1，为了便于对该信号展开分析，提取信号的时域和频域特征参数，如幅度差、均值、标准差、变异系数、四分位跨度、过零率、均值频率、峰值频率、中值频率、频率标准差、能量聚度、频率变异系数等，用来描述信号的特点，探讨特征参数随时间的变化规律，以及对信号进行分类和识别，是一项重要的基础性工作。
数据挖掘 数据采集 机器学习 神经网络
作者小头像 aqhs 2023-08-08 08:22:24
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多道信号分析软件系统(MUSIA)
多道信号分析软件系统，信息挖掘利器 ！
数据可视化 数据挖掘 数据采集 机器学习 线性回归
作者小头像 aqhs 2023-02-17 14:22:12
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真彩色图像转换成256色图像的自组织网络方法
将24比特真彩色图像在失真较小的情况下转换成8比特(256色)调色板图像，是比较复杂的图像减色问题。这里尝试使用环形Kohonen自组织网络，用图像中的每个像素点的红绿蓝(RGB)分量值作为样本输入，训练自组织网络，其输入节点为3，分别输入红绿蓝分量值，输出节点为256，分别代表256个调色板颜色。实验表明，这是一种行之有效的方法。
图像处理 数据可视化 机器学习
作者小头像 aqhs 2023-01-08 14:39:53
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线性调频Z变换与细化频谱
利用FFT算法可以很快地计算出有限长序列的DFT值，也就是Z变换在单位圆上的全部等间隔采样值。然而有时并不一定需要计算全部频谱值，仅需要对某一频带内的信号频谱作较密集的分析。线性调频z变换，又称为Chirp-Z变换(CZT)，在1969年被提出，是利用FFT快速计算Z平面上任一螺旋线段上的z变换抽样的算法。因此，可以利用CZT分析时间序列信号感兴趣频段的细化频谱特性。
数据可视化 数据挖掘 数据采集
作者小头像 aqhs 2023-01-07 16:03:43
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