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(1)骨骼肌力学分析 (2)神经放电处理 (3)HRV和BRS分析
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◼ 传导(播)速度计算方法 ◼ 神经传导速度测定 ◼ 脉搏波传播速度测定 ◼ 流速测定
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运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式
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提出了利用神经网络自适应滤波原理解决多传感器信号处理的方法,通过对多路带噪声的数字模拟信号的滤波结果表明,该方法能快速、有效地消除主信号源的各种背景噪声
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为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性
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(1)小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令,构成地址,地址的内容形成各种所需的动作。 (2)输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集,绝大多数神经元都受到抑制
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原理:从小脑活动只获取启发 (1)小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令,构成地址,地址的内容形成各种所需的动作。 (2)输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集,绝大多数神经元都受到抑制
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二、小脑模型连接控制器(CMAC)网络 原理:从小脑活动只获取启发 (1)小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令,构成地址,地址的内容形成各种所需的动作。 (2)输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集,绝大多数神经元都受到抑制
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一、掌握: 细胞膜的物质转运功能; 细胞的生物电现象及其产生原理; 刺激引起兴奋的条件; 兴奋在神经纤维上传导的原理及特征; 兴奋—收缩耦联。 二、熟悉: 细胞膜的受体功能; 细胞兴奋及其恢复过程中兴奋性的变化; 神经-肌肉接头处的兴奋传递; 影响肌肉收缩效能的因素 第一节 细胞膜的基本结构和跨膜物质转运功能 第二节 细胞的跨膜信号转导功能 第三节 细胞的生物电现象 第四节 肌肉的收缩功能
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针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性
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