李亚兵
- 作品数：18 被引量：4H指数：2
- 供职机构：西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西北工业大学研究生创业种子基金陕西省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术电子电信电气工程更多>>
- 基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法
- 本发明提出了一种基于灰色理论和非线性动力学相结合的GM‑GP算法的睡眠状态监测方法，其步骤包括：(1)采用数据提升的方法(坐标平移)对原始EEG进行预处理，并进行累加生成，建立GM(1,1)灰色模型；(2)利用GM(1,...
- 谢松云李亚兵段绪王伟冯怀北
- 文献传递
- 一种基于冠状动脉CT血管造影评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法
- 本发明针对冠状动脉CT血管造影(cCTA)图像，提出了一种基于cCTA评估狭窄病灶血流阻力的非侵入式方法，属于基于医学图像的辅助诊断领域，主要涉及基于cCTA的血流动力学仿真分析方法。本发明包含以下步骤：(1)基于cCT...
- 谢辛舟郑敏文文娣娣李亚兵谢松云
- 一种基于动态脑功能网络连接的脑-机接口方法
- 本发明提出一种基于动态脑功能网络连接的脑‑机接口方法，属于脑‑机接口研究领域，涉及左右手想象运动的EEG信号处理方法。包含以下步骤：(1)将所有试次划分为两部分，并在时间过程上划分为“静息”态阶段和任务态阶段，对所有数据...
- 谢松云王伟李亚兵谢辛舟孟雅
- 文献传递
- 基于矩阵灰建模的单次P300检测新方法被引量：2
- 2017年
- 针对少导联P300单次提取识别率较低的问题,提出了一种基于矩阵灰建模的参数模型法提取特征的方法,提高了P300单次识别率.首先对脑电信号进行预处理,然后选择导联组合,接着对每个Epoch进行建模,将模型参数作为特征向量输入SVM分类识别.结果表明,单次P300的平均识别率为91.43%,叠加平均3次正确率可高达97.87%.
- 谢松云张娟丽段绪刘畅李亚兵
- 一种基于动态脑功能网络连接的脑‑机接口方法
- 本发明提出一种基于动态脑功能网络连接的脑‑机接口方法，属于脑‑机接口研究领域，涉及左右手想象运动的EEG信号处理方法。包含以下步骤：(1)将所有试次划分为两部分，并在时间过程上划分为“静息”态阶段和任务态阶段，对所有数据...
- 谢松云王伟李亚兵谢辛舟孟雅
- 基于冠状动脉CT血管造影的狭窄病灶血流阻力计算方法
- 本发明针对冠状动脉CT血管造影(cCTA)图像，结合计算流体力学(CFD)方法进行血流动力学仿真分析，计算狭窄病灶血流阻力。本发明包含以下步骤：(1)基于cCTA图像进行冠状动脉三维重建，提取狭窄病灶3D模型；(2)构建...
- 谢辛舟郑敏文文娣娣李亚兵谢松云
- 文献传递
- 一种EEG和fMRI一致性的检测方法
- 本发明公开了一种检测fMRI信号和EEG信号之间一致性的方法，它实现了将BOLD-fMRI信号转换成头皮BOLD-电位，然后和同步EEG信号拓扑图和时间序列进行对比分析，基本步骤如下：(1)fMRI图像边缘提取和环形映射...
- 谢松云张娟丽刘畅李亚兵段绪
- 文献传递
- N型IBC电池工艺仿真研究
- 2019年
- 利用TCAD中ATHENA半导体工艺仿真软件模拟了N型叉指背接触(IBC)单晶硅太阳能电池,采用ATLAS研究了不同电阻率情况下,N型硅片衬底厚度和少子寿命对N型IBC电池效率的影响,发现当N型硅片衬底硅少子寿命在2000μs,电阻率在1Ω·cm附近,IBC电池能够获得最佳效率。并在不同扩散时间条件下,分析了产业化工艺过程中发射极扩散时间、扩散温度和扩散浓度对IBC电池结深和效率的影响。研究发现,结深随着扩散时间的延长呈增大趋势,且扩散温度与扩散源浓度越大,结深越大。当扩散温度达到1000℃时,电池效率在结深为1.104μm处获得最大值(22.63%)。当扩散浓度达到3×1020cm-3时,电池效率在结深为1.22μm处获得最大值(23.27%)。本文从衬底选择和扩散工艺优化两方面对未来IBC电池产业化工艺优化方向提供理论基础。
- 席珍珍李亚兵郭永刚吴翔
- 关键词：TCAD少子寿命
- 基于灰建模的EEG-fMRI融合方法
- 本发明提出了一种基于灰建模的EEG‑fMRI的融合方法，其步骤包括：(1)对原始EEG进行降采样及溯源，以便于对EEG和fMRI数据在空域和时域进行配准；(2)对EEG和fMRI数据进行预处理；(3)对数据进行累加生成，...
- 谢松云李亚兵张筠鹏张娟丽侯文刚
- 文献传递
- 基于动态偏定向相干的运动想象因效性网络分析被引量：2
- 2020年
- 利用脑网络对脑功能机制和脑认知状态进行基础研究具有重要的意义。本文依据一种测量头皮脑电信号(EEG)的时间-频率域相互作用的方法,即偏定向相干(PDC),提出了动态PDC(dPDC)算法对运动想象的因效性网络建模。研究利用2008年第四届BCI竞赛数据的9个被试计算了不同运动想象任务下因效性网络的参数特征(出入度、集群系数、离心率等),通过显著性检验分析了左、右手运动想象在不同脑区EEG信号的交互影响。结果表明,左右手想象任务的网络集群系数大于随机网络,且特征路径长度与随机网络近似,验证了该网络的小世界特性。对左、右手运动想象的网络特征参数的分析对比,验证了两种任务部分特征具有显著差异,如:针对出度的统计分析表明,在ROI2(P=0.007)和ROI3(P=0.002)区域具有显著差异。基于dPDC算法的因效性网络对运动想象脑区间信息流变化的分析表明,左、右手运动想象的活动区域主要位于左右侧中央前回(ROI2和ROI3)和左右侧中央枕区(ROI5和ROI6)。因此,基于dPDC的因效性网络可以有效表征运动想象的状态,为研究提供了新的手段。
- 李亚兵谢松云谢松云谢辛舟段绪段绪
- 关键词：小世界特性
