上海市自然科学基金(06ZR14042)

作品数:8被引量:9H指数:2
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基于虚拟开车环境的自闭症儿童脑电样本熵被引量:3
《物理学报》2016年第10期330-341,共12页雷敏 孟光 张文明 Nilanjan Sarkar 
国家自然科学基金创新研究群体科学基金(批准号:51421092)、国家自然科学基金(批准号:10872125);上海市自然科学基金(批准号:06ZR14042);机械系统与振动国家重点实验室基金(批准号:MSV-MS-2010-08);校医工交叉基金项目(批准号:YG2013MS74);美国NSF项目(批准号:0967170;1264462);美国NIH项目(批准号:1R01MH091102-01A1;1R21MH103518-01)资助的课题~~
自闭症谱系障碍是一种涉及感觉、情感、记忆、语言、智力、动作等认知功能和执行功能障碍的精神疾病.本文从神经工效学角度出发,用虚拟开车环境作为复杂多任务激励源将大脑系统与人体动作控制等有机地结合起来,通过对脑电信号的滑动平...
关键词:自闭症 虚拟开车 样本熵 脑电信号 
BDS替代数据法的人民币汇率非线性特征研究被引量:1
《管理学报》2010年第2期289-293,共5页雷强 郭白滢 
国家自然科学基金资助项目(10872125);上海市自然科学基金资助项目(06ZR14042)
基于建立的BDS统计检验量替代数据法对1994~2007年人民币对美元汇率进行非线性特征实证研究。通过比较人民币对美元汇率的原始数据和基于一系列零假设条件下原始数据所产生的39组替代数据之间的差异度,发现一系列零假设在95%置信度...
关键词:替代数据 零假设 嵌入维数 BDS检验统计量 
基于多尺度主元分析的表面肌电信号模式分类被引量:3
《中国医疗器械杂志》2009年第4期243-246,共4页田喜英 雷敏 
上海市自然基金(06ZR14042);国家自然科学基金;高等学校学科创新引智计划(B06012)
用基于小波变换的多尺度主元分析提取表面肌电信号特征,然后用贝叶斯分类器进行模式分类。实验结果显示,当选用Harr小波和bior2.6小波对肌电信号进行5层小波分解时,该方法对前臂6种动作模式(内翻,外翻,握拳,展拳,上切和下切)的正确识别...
关键词:表面肌电信号 基于小波变换的多尺度主元分析 主元分析 模式分类 
新兴市场国家汇率非线性特征研究——基于VWK模型的分析
《软科学》2009年第6期20-23,共4页雷强 
国家自然科学基金项目(10872125);上海市自然科学基金项目(06ZR14042)
基于VWK模型对金融危机时期的四个新兴市场国家(泰国、韩国和印度1990—2007年以及墨西哥1993-2007年)日汇率数据进行非线性特征研究,分析结果表明:四国汇率的非线性信息准则明显小于线性信息准则,表明各国汇率所反映的经济系统具...
关键词:VWK模型 新兴市场国家 非线性特征 
基于双谱分析的表面肌电信号模式识别被引量:1
《制造业自动化》2009年第3期8-11,78,共5页杨军 雷敏 
国家自然基金项目资助(10872125);上海市自然基金项目资助(06ZR14042);教育部留学回国人员科研启动基金项目资助;高等学校学科创新引智计划资助(B06012)
本文提出一种新的用于表面肌电信号分类的方法。这种方法将双谱分析技术应用于表面肌电信号分类来对六种简单的动作进行分类,包括内翻,外翻,握拳,展拳,上切和下切六种动作模式的识别。在以往的表面肌电信号分类中,人们都假设信号满足高...
关键词:表面肌电信号 双谱分析 模式识别 
非线性动力学在汇率领域的应用及其发展前景
《科学技术与工程》2009年第4期962-966,共5页雷强 李争争 雷敏 
国家自然科学基金项目(10872125);上海市自然科学基金项目(06ZR14042)资助
传统的线性经济学建模很难对汇率的"异象"做出合理解释,而非线性动力学却能够捕捉到汇率领域的非线性机理特征和非线性预测,从而揭示了非线性动力学在汇率政策的管理和科学决策中的应用前景。
关键词:非线性动力学 混沌 分形 汇率 
人民币与国际汇率的非线性特征研究被引量:1
《科学技术与工程》2009年第3期652-657,共6页雷强 郭白滢 雷敏 
国家自然科学基金(10872125);上海市自然科学基金(06ZR14042)资助
采用BDS检验和R/S方法揭示了2种人民币汇率和3种国际汇率日收益率序列是确定性分形序列。研究结果表明,上述汇率序列不服从正态分布和布朗运动,并且具有内在的非线性分形结构,人民币兑日元的汇率波动关联性比其它汇率的波动性高,反映出...
关键词:BDS检验 R/S分析 HURST指数 分形 非线性特征 
基于EMD分解的表面肌电信号动作模式识别
《振动与冲击》2008年第11期64-66,76,共4页时改杰 雷敏 孟光 
上海市自然基金项目资助(项目编号:06ZR14042);教育部留学回国人员科研启动基金项目资助;高等学校学科创新引智计划资助(项目编号:B06012)
从非平稳非线性的角度出发,将经验模式分解方法与最大李雅普诺夫指数相结合,对前臂运动时的表面肌电信号进行分析研究,并取得了很好的动作识别效果,研究结果表明该方法可为提高动作表面肌电信号的识别率提供一种新的研究手段。
关键词:动作表面肌电信号 经验模式分解 最大李雅普诺夫指数 BP神经网络 
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