樊刘娟

作品数：4被引量：26H指数：3
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供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：端点效应经验模态分解脑电信号HILBERT-HUANG变换去噪方法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
发文期刊：《太原理工大学学报》《计算机工程》《计算机测量与控制》《计算机科学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金山西省科技基础条件平台建设计划项目国家教育部博士点基金更多>>
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一种基于小波预处理的改进总体经验模态分解方法被引量：4
《计算机测量与控制》2013年第6期1601-1604,共4页樊刘娟 冯秀芳 朱晓军 
国家自然科学基金项目资助(60873139);山西省科技基础条件平台项目资助(2011091003-0103)
总体经验模态分解(EEMD)是一种基于多次经验模态分解(EMD)的信号分解方法,能够有效解决EMD方法中存在的模态混.叠问题,使得分解出来的分量更具有实际物理意义,但随之带来的问题是整个分解时间大大延长,这正是由于多次EMD分解造成的;为...
关键词：总体经验模态分解 经验模态分解 小波预处理 特征提取 
基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架
《太原理工大学学报》2013年第1期9-13,共5页李梅 王晶 樊刘娟 
国家自然科学基金资助项目(60873139);山西省科技基础条件平台建设资助项目(2011091003-0103)
针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率。该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的...
关键词：MFA 融合分析 多模态特征 降维 
LMD方法在脑电信号处理中的应用研究被引量：8
《计算机科学》2012年第2期273-275,313,共4页朱晓军 樊刘娟 吕士钦 余雪丽 
国家自然科学基金(60873139);教育部高校博士点基金(200801120007);太原理工大学校青年基金(K201022)资助
局部均值分解(LMD)是一种新的非线性非平稳信号处理方法,该方法具有较强的自适应性,能将复杂信号分解为一系列具有物理意义的PF(production function)分量。但在信号分解过程中会产生端点效应,这将影响LMD分解精度,严重时会导致信号失...
关键词：局部均值分解 端点效应 相似波形加权匹配 脑电 视觉诱发电位 
基于改进EMD的脑电信号去噪方法被引量：14
《计算机工程》2012年第1期151-153,156,共4页朱晓军 吕士钦 余雪丽 樊刘娟 
国家自然科学基金资助项目(60873139);太原理工大学校青年基金资助项目(K201022)
以经验模态分解(EMD)为理论基础,提出一种相似波形加权匹配的方法,对脑电信号(EEG)端点进行延拓,改善EMD分解过程中存在的端点效应,利用延拓后的EMD方法对EEG进行去噪。基于美国加州理工学院数据库中EEG的仿真结果表明,延拓后的EMD方法...
关键词：HILBERT-HUANG变换 脑电信号 经验模态分解 端点效应 去噪 
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