李文杰
- 作品数：34 被引量：41H指数：4
- 供职机构：常州大学更多>>
- 发文基金：江苏省科技厅社会发展基金国家自然科学基金常州市科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生电子电信更多>>
- 一种DS扩频系统抗干扰性能的仿真被引量：3
- 2010年
- 针对传统直接序列扩频系统(DS-SS)抗干扰性能仿真方法在工程应用中难以实施及系统纯硬件实现的复杂性,提出一种基于VHDL的仿真方案。设计两种不同扩频增益系统,在扩频信号中引入表征各种干扰环境集中产生的噪声;收端采用序列相位搜索捕获法获得同步进而实现相关解扩。在两种处理增益下通过增大噪声,对各种干扰环境下系统性能进行分析。仿真结果表明,提高扩频增益可提高抗干扰性能。当扩频增益为127时,接收扩频信号中误码率为26%时系统能正确解扩;扩频增益增加3dB,即使错误码元达38%,系统仍能零误码解扩。仿真方法和结论对实际应用有一定的参考价值。
- 屈霞马正华李文杰张小鸣
- 关键词：直接序列扩频系统抗干扰性能相关解扩
- 融合多特征和迭代扩张卷积的中文电子病历命名实体识别
- 2023年
- 针对中文电子病历命名实体识别过程中文本语义表示不充分、特征抽取效率低等缺陷,提出一种融合多特征和迭代扩张卷积的命名实体识别方法。该方法首先构建基于卷积神经网络(CNN)的字嵌入算法,将生成的字向量与词向量等外部特征信息融合后送入迭代扩张卷积神经网络(IDCNN)中进行特征抽取,引入注意力机制加强序列间依赖关系,最后通过CRF解码最优标签序列。该方法在CCKS2017中文电子病历数据集中取得了91.36%的F1值,识别性能优于现有方法,同时验证了融合多特征的语义表示对中文实体识别有一定性能提升。
- 封红旗孙杨吴涛王少聪李文杰
- 关键词：命名实体识别卷积神经网络
- 薛定谔滤波结合阈值算法在核磁脑电梯度伪迹去噪的应用
- 2023年
- 基于功能磁共振(fMRI)同步采集的脑电图(EEG),在使用平均模板相减法(AAS)预处理之后,仍存在梯度残留尖峰伪迹。需要更准确地去除残留尖峰,以减少基于频率的活动推断的干扰,降低时间序列之间的虚假相关性。本文针对EEG数据中尖峰伪迹的特性,先使用薛定谔滤波方法分解并识别包含尖峰的EEG数据,自动减去与EEG幅度相差较大的大部分尖峰成分,然后使用幅度阈值方法,通过逆补余误差定位与EEG幅度相当的残留尖峰,实现对尖峰伪迹的定位与去除。对于模拟信号,该方法得到的信号幅值误差(Er)较薛定谔滤波方法平均提高24.95%,信噪比(SNR)较薛定谔滤波方法提高27.13%;对于真实信号,本文方法得到皮尔逊相关系数明显小于另外4种方法,去噪效果较薛定谔滤波方法提升11.42%。无论是尖峰位于波形波谷,还是高频波动幅度与峰值相当的情况下,薛定谔滤波结合阈值算法较其他方法尖峰识别精度和去噪效果明显提高。此去噪方法为EEG-fMRI的融合研究提供了强有力的支持。
- 黄海李文杰邹凌
- 关键词：脑电功能磁共振
- 电子信息类“一体四翼”人才培养模式研究与实践被引量：7
- 2017年
- 针对专业特点、课程内容、培养目标及现有教学资源,探索电子信息类专业应用型人才培养方案和实施机制,以"实验室教学"为主体,以"课堂教学""企业实践""虚拟网络"和"创新项目"为翼,构建并实践"一体四翼"的应用型人才培养模式,充分体现以学生为本的教育理念,为电子信息及其他工程类学科的人才培育提供了理论参考与实践借鉴。
- 焦竹青何宝祥朱正伟李文杰
- 关键词：电子信息应用型人才
- 一种利用深度神经网络对EEG数据的噪声识别方法
- 本发明涉及神经网络算法技术领域，尤其涉及一种利用深度神经网络对EEG数据的噪声识别方法，包括S1、通过脑电帽采集被试卒中关节的组合动作时诱发的EEG数据；S2、对数据集中数据进行降采样、粗滤波和独立成分分解；S3、将IC...
- 邹凌 杨亮宇周天彤李文杰
- 信息学科研究生工程应用能力培养的研究与实践探索
- 2016年
- 工程能力是社会对信息学科高层次、高素质、复合型人才培养提出的新的要求,也是目前研究生培养过程中的薄弱环节。以社会需求为导向,以项目案例为载体,从全面修订信息学科研究生培养方案,改革教学方法,优化教学内容,开展翻转课堂教学,加强政校企深度合作,设立企业研究生工作站,实行校内外双导师制负责,加强研究生论文的过程管理和质量监控,创建高层次人才的跟踪评估反馈环节等方面进行探索和实践,以培养适应社会、科技和经济发展需要的高层次高素质工程应用型人才。
- 潘赛虎邹凌潘亚平李文杰蒋蕾
- 关键词：企业研究生工作站双导师
- 电类学科信号处理课程群实验教学体系构建被引量：1
- 2015年
- 信号处理课程群是大学电类学科一个重要的课程体系。针对群内课程实验教学组织零散的情况,提出了实验教学体系化建设的思想。在建构主义理论的指导下,按照"理论—方法—实现"的体系构建了实验教学平台和内容。并在教学实践中进行了尝试,取得了良好的成效。对大学工科实验教学体系的构建有一定的参考价值。
- 李文杰张小鸣
- 关键词：信号处理实验教学建构主义
- 一种利用深度神经网络对EEG数据的噪声识别方法
- 本发明涉及神经网络算法技术领域，尤其涉及一种利用深度神经网络对EEG数据的噪声识别方法，包括S1、通过脑电帽采集被试卒中关节的组合动作时诱发的EEG数据；S2、对数据集中数据进行降采样、粗滤波和独立成分分解；S3、将IC...
- 邹凌 杨亮宇周天彤李文杰
- 基于共空间模式的运动想象脑电信号识别研究被引量：1
- 2014年
- 脑-机接口技术领域的关键问题是脑电信号的分类识别研究.本文针对脑电信号的分类问题,基于EGI-64导脑电采集系统得到7名被试者的左右手运动想象脑电数据,首先采用扩展Infomax-ICA方法对脑电数据进行去噪处理;然后利用共空间模式方法对C3/C42个电极的脑电信号进行特征提取;最后比较了Fisher线性判别分析法、贝叶斯方法、径向神经网络和BP神经网络几种算法的平均分类率.结果表明:神经网络分类方法得到的平均分类率要高于其他2种方法,而BP神经网络方法的平均分类率最高,可以达到95.36%,但另外3种方法的运行速度明显高于BP神经网络.该结果为实时BCI系统实施提供了一定依据.
- 潘赛虎李文杰张义
- 关键词：脑-机接口特征提取模式识别
- 基于同步EEG-fMRI采集的情绪认知重评数据特征融合分析研究被引量：7
- 2016年
- 脑电(Electroencephalography,EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,f MRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息.为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动,基于同步采集的EEG-f MRI数据,应用典型相关分析、经验模态分解及k-均值聚类等算法对融合情绪数据进行交叉关联和盲源分离,得到空间上的f MRI图像和与之对应的EEG时间演变信号.结果表明:时域上,CCA分离出的脑电成分在认知重评状态下有明显的晚期正电位(Late positive potential,LPP)(潜伏期200 ms^900 ms)出现,而且认知重评策略诱发下的LPP波幅明显小于观看负性诱发的LPP波幅(F(1,224)=28.72,P<0.01),而大于观看中性诱发的LPP波幅(F(1,224)=63.32,P<0.01);与之对应的空域上,可以明显地看出和情绪调节相关的扣带回,额叶、颞叶等区域有明显激活区,采用情绪认知重评策略时的脑区激活强度明显小于观看负性状态,而大于观看中性,且观看中性状态下被激活的与情绪相关的区域相对较少.研究表明,这种融合数据分析技术通过计算两种模态数据之间潜在的线性相关性,可以有效地分离出大脑在时空上神经活动情况,达到了同时描绘出大脑神经活动的时间信息与空间信息的效果.
- 邹凌严永杨彪李文杰潘昌杰周仁来
- 关键词：脑电功能磁共振成像
