朱天桥
- 作品数：11 被引量：49H指数：5
- 供职机构：西安电子科技大学电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家部委资助项目更多>>
- 相关领域：文化科学电子电信医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于时频形态学滤波的能量积累检测被引量：9
- 2007年
- 许多实际应用中,强噪声背景下信号能量的长时间积累是有效检测的关键。该文利用信号在时频平面上的能量聚集特性,提出基于时频域形态学滤波的能量积累检测方法。首先确定时频分布的最优核,计算观测序列的时频分布;然后用阈值处理和形态学滤波估计时频分布的高能量支撑区域;最后累加这些区域的时频能量作为统计量进行检测。仿真结果表明,这种方法在低信噪比下可以有效工作。
- 尚海燕水鹏朗张守宏张雅斌朱天桥
- 关键词：时频分布形态学滤波信号检测
- 模拟电子技术课程的问题导引式教学方法探析被引量：16
- 2016年
- 模拟电子技术基础课程具有内容丰富、知识跨度大且电路分析方法灵活多变等特点,上述特点导致该课程学习难度大,并显著降低了学生的学习兴趣。鉴于此问题,本文结合模拟电子技术课程的特点和问题导引式教学方法优势,探索结合该课程特点的问题导引式教学方法。
- 罗铭朱天桥赵建勋姚若玉
- 关键词：模拟电子技术基础
- 一种新颖的反馈电刺激装置研制与应用
- 2009年
- 睡眠障碍困扰着许多人,其药物治疗副作用明显,研制一种无副作用的个性化治疗装置无疑是很有价值的。提出一种由计算机与脑信息交互实现对失眠的神经反馈治疗装置。电极拾取的微弱脑电信号通过脑电放大、带通滤波、模数转换后进入单片机进行回归复杂度计算,获得睡眠深度的定量评价值,确定刺激模式后依次对脑部进行电刺激,刺激模式的改变根据实施刺激的效果确定。该系统实现了睡眠障碍的个性化治疗,临床研究表明,系统可有效改善症状,提高睡眠质量。
- 张宇翔朱天桥黄力宇
- 关键词：睡眠障碍脑电图
- 浅谈PSPICE在高频教学中的应用被引量：6
- 2006年
- 实际教学中,学生普遍反映高频电子线路课程较难理解和掌握,文章对此进行了简单的分析。为了改进教学方法,提高效率,教学中引入电子设计自动化工具PSPICE,并以丙类谐振功率放大器和乘法器应用为例,以验证性实验、启发性实验、综合性实验三种方式。介绍了PSPICE在“高频”教学中的应用,总结了应用CAD工具的优点和局限性,提出将CAD工具与理论教学、实际实验有机组合提高教学质量的观点。实践证明,教学效果较好。
- 朱天桥孙万蓉孙肖子
- 关键词：CADPSPICE虚拟实验高频电子线路
- 基于心率变异分析的注意力集中程度的检测装置及方法
- 本发明公开了一种基于心率变异分析的注意力集中程度的检测装置及方法，主要解决现有技术中的注意力判断依据信号干扰大和测试不便的问题。其测试步骤是：按照MV5导联方式采集原始心电数字信号；滤除原始心电数字信号中的干扰，提取R波...
- 黄力宇杨建朱天桥
- 文献传递
- 彩色骨髓细胞显微图像的分形特征提取
- 在分析传统差分盒子法提取分形维数算法的基础上,提出一种改进的差分盒子算法,采用可变高度的盒子覆盖网格内的每一个像素点,从而求得每个网格内的盒子数。用这两种方法分别计算彩色骨髓细胞显微图像的纹理特征分形维数,通过对两种盒维...
- 彭燕孙万蓉朱天桥
- 关键词：分形维数
- 文献传递
- 基于MSP430F149的阻抗测量系统设计被引量：1
- 2008年
- 介绍一个基于MSP430F149与AD9852的阻抗测量系统的设计。系统利用MSP430F149自带的12位A/D转换,实现对负载电压电流的测量。根据测量值计算出阻抗后,通过RS485将阻抗值远距离实时传输给PC机。本设计具有精度高,可靠性较好,可移植性强的优点。
- 刘丽萍朱天桥杨格亮
- 关键词：MSP430F149AD9852A/D转换
- 基于心率变异分析的注意力集中程度的检测装置及方法
- 本发明公开了一种基于心率变异分析的注意力集中程度的检测装置及方法，主要解决现有技术中的注意力判断依据信号干扰大和测试不便的问题，其测试步骤是：按照MV5导联方式采集原始心电数字信号；滤除原始心电数字信号中的干扰，提取R波...
- 黄力宇杨建朱天桥
- 文献传递
- 基于USB2．0的三道生理信号采集系统软件设计
- 介绍了一种基于USB总线的三道生理信号采集分析系统软件部分的设计方法和关键技术。着重描述了应用CY7C68013控制串行A／D转换器进行数据采集的实现方法,介绍了Delphi编程实现与USB接口通信的程序设计技术。
- 朱天桥常莹孙万蓉张鹏
- 关键词：USBDELPHI
- 文献传递
- 单导癫痫脑电模糊特征提取的支持向量机发作预测被引量：12
- 2010年
- 为了寻找一种通过单通道脑电分析实现癫痫发作预报的新方法,提出了一种基于经验模式分解模糊特征提取的支持向量机二分类预测模型。对7名受试者发作前的各导脑电信号进行经验模式分解,提取各本征模式函数分量的模糊特征向量,将其作为支持向量机的输入进行分类.研究表明,系统预测准确度与导联选择有关,但与支持向量机所用的核函数关系不大。最佳导联选择条件下,所提出的方法在预测癫痫发作时的表现为:准确度为82.8～87.1%,特异性为86.7～91.9%,敏感性为74.6～81.3%范围。
- 朱天桥黄力宇
- 关键词：癫痫脑电图经验模式分解支持向量机
