邱天爽
研究方向包括随机与时变信号处理,自适应信号处理, 非高斯信号处理,生物医学信号处理等。
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- 姓名:邱天爽
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
通信技术
- 研究兴趣:研究方向包括随机与时变信号处理,自适应信号处理, 非高斯信号处理,生物医学信号处理等。
邱天爽,江苏海门人,博士,大连理工大学教授,博士生导师。邱天爽教授1983年本科毕业于天津大学电子工程系,在中国科学院大连化学物理研究所从事信号检测与处理方面的研究工作,承担我国第一台光多通道分析仪的研制和多项中科院重点军工项目的研究工作。分别于1993年和1995年毕业于大连理工大学信号与信息处理专业,获工学硕士和博士学位。1996年至2000年在美国北伊利诺大学从事博士后研究工作,承担美国国家NIH基金项目的研究工作,在EEG和EP信号分析处理方面做出了国际学术界肯定的成果。曾任大连交通大学副教授,现为大连理工大学电子与信息工程学院教授,博士生导师,兼任大连理工大学生物医学工程研究中心主任。学术兼职包括全国信号处理学会委员会委员兼《信号处理》学报编委,IEEE Transactions on Biomedical Engineering和国内《通信学报》、《电子与信息学报》及多所重点大学学报审稿人。研究方向包括随机与时变信号处理,自适应信号处理, 非高斯信号处理,生物医学信号处理等。作为主要人员承担并完成国家自然科学基金及中国科学院和国家教委等省部级以上科研项目7项, 美国国家NIH基金项目1项(2个阶段);作为项目负责人主持完成国家自然科学基金项目3项,辽宁省科学技术基金项目2项,国家教育部留学回国基金1项,辽宁省教育厅重大项目计划1项。在IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 《电子学报》,《通信学报》,《电子与信息学报》和《中国生物医学工程学报》等国内外重要学术刊物和国际学术会议上发表论文约100篇。其中,27篇被SCI和EI检索。曾获中国科学院科技进步三等奖1项(1986年), 获国家教委科技进步甲类三等奖1项(1996年),获国家教育部中国高校自然科学二等奖1项(2000年),获辽宁省政府科学技术奖(自然科学)三等奖1项(2001年),获辽宁省自然科学优秀论文奖(一等、二等)多项。出版学术著作、译著和教材共4本。
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邱天爽, 王宏禹, 陈喆
《通信学报》Vol. 24, no.2, pp. 18-27, 2003,-0001,():
-1年11月30日
本文提出一种应用E变换法对平稳随机信号的ARMA离散模型与AM连续模型等效转换的新方法;给出它与已有基于格林函数等效转换法的关系;对此种新方法应用于非平稳随机信号的ARMA时变参数离散模型与AM时变参数连续模型的等效转换做了初步探讨。
随机过程, 离散模型, 连续模型, 等效转换/, E变换法
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邱天爽, 林相波, 李小兵, 王静
,-0001,():
-1年11月30日
采用信号处理的方法分析脑电图以实现自动预报癫痫发作是该领域一个难题,至今进展不够显著。本文将小波变换用于脑电信号的预处理,并与递归神经网络RNN相结合预测癫痫发作。通过比较三种不同的预处理方法,发现在小波变换域利用脑电信号α节律的能量谱可以实现发作预报,而进一步提取包络并作非线性变换可以有效地提高RNN的预报性能。
癫痫, EEG, 递归神经网络, 小波变换
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【期刊论文】分数低阶α稳定分布下DLMP算法的收敛特性分析1
邱天爽, 张金凤
,-0001,():
-1年11月30日
DLMP算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声环境下均具有良好韧性的EP信号潜伏期变化检测算法。本文基于分数低阶统计量的原理,根据确定性平均方法,结合文中给出并证明的两个引理,对DLMP算法的收敛性能进行了理论分析和证明。结果表明,若EP潜伏期变化为EP信号采样间隔的整数倍,则DLMP算法对这种变化的估计是无偏估计。若整数倍的条件不满足,则DLMP算法的估计偏差不大于半个采样间隔。
DLMP算法,, α稳定分布过程,, 分数低阶统计量,, 确定性平均
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【期刊论文】一种基于分数低阶协方差的自适应EP潜伏期变化检测方法1
邱天爽, 王宏禹, 孙永梅
《电子学报》Vol. 32, no.1, pp. 91-95, 2004.,-0001,():
-1年11月30日
由于诱发电位(EP)信号中含有分数低阶α稳定分布噪声,致使传统的基于二阶统计量的EP潜伏期变化检测方法性能显著退化。本文提出了一种基于分数低阶协方差的自适应EP潜伏期变化检测方法(AFLC),通过对带噪信号的非线性处理,把其转变为二阶矩过程,从而保证了算法在α ∈(0,2]范围内的可靠收敛,并获得了EP潜伏期变化估计的较高韧性和精度。给出了性能分析,计算机仿真和实验数据分析的结果。
诱发电位,, 潜伏期变化,, α稳定分布,, 分数低阶
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【期刊论文】一种基于脑电信号分析的中枢神经系统损伤检测的韧性自适应方法1
邱天爽, X. Kong, 鲍海平, 李小兵, 张旭秀
《中国生物医学工程学报》Vol. 22, no.1, pp.23-29, 2003,-0001,():
-1年11月30日
根据带噪EP信号的α稳定分布特性和分数低阶矩理论,本文分析了DLMS自适应算法在低阶α稳定分布噪声条件下退化的原因,并从理论上研究了由本文部分作者提出的DLMP诱发电位潜伏期变化自适应估计算法在高斯和非高斯环境下的韧性及其保持韧性的原因。理论分析和计算机模拟以及实验数据分析的结果表明,α稳定分布噪声模型是一种适合于描述带噪EP信号统计特性的随机噪声模型,基于分数低阶矩的DLMP自适应算法在高斯和低阶α稳定分布噪声环境下均具有良好的韧性。用这种方法所检测估计的EP信号潜伏期变化,与神经系统的实际状态和变化一致,具有较高的可靠性。
诱发电位,, 潜伏期变化检测,, 非高斯,, α稳定分布噪声,, 自适应估计
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【期刊论文】Non-Linear Transform Based Robust Adaptive Latency Change Estimation of Evoked Potentials1
邱天爽, Tianshuang Qiu*, Hongyu Wang, Yang Zhang, Haiping Bao
,-0001,():
-1年11月30日
Objectives: To improve the latency change estimation of evoked potentials (EP) underthe lower order α -stable noise conditions by proposing and analyzing a new adaptiveEP latency change detection algorithm (referred to as the NLST). Methods: The NLSTalgorithm is based on the fractional lower order moment and the nonlinear transformfor the error function. The computer simulation and data analysis verify the robustnessof the new algorithm. Results: The theoretical analysis shows that the iterationequation of the NLST transforms the lower order α -stable process en (k) into asecond order moment process by a nonlinear transform. The simulations and the dataanalysis showed the robustness of the NLST under the lower order α -stable noiseconditions. Conclusions: The new algorithm is robust under the lower order α -stablenoise conditions, and it also provides a better performance than the DLMS, DLMP andSDA algorithms without the need to estimate the α value of the EP signals andnoises.1 Introduction
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邱天爽, Yaping Huang, Qiu Tianshuang
,-0001,():
-1年11月30日
This paper addresses the problem of detecting and estimating latency changes inevoked potentials (EP's). EP's have been widely used to quantify neurological systemproperties. Transient and time-varying changes in latency may indicate impendingneurological injury. Traditional time averaging and correlation methods for EPlatency estimation are inefficient under low signal-to-noise ratio (SNR) and/or strongperiodic interference conditions. This paper proposes an adaptive phase spectral timedelay estimation method to detect and estimate the time-varying latency changeswhen both the SNR and the signal-to-interference ratio (SIR) are low. A theoreticalanalysis and computer simulation demonstrate that the proposed method can track thetime-varying latency changes effectively and accurately when both the SNR and theSIR are as low as-5dB. The method is also suitable for real time detection andestimation of the latency changes.
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邱天爽, Xuan Kong*, Tianshuang Qiu
,-0001,():
-1年11月30日
Evoked potentials (EP) have been widely used to quantify neurological systemproperties. Changes in EP latency may indicate impending neurological injury.Traditional EP analyses are developed under the condition that the background noisein EP analysis are Gaussian distributed. This paper proposes a latency changedetection and estimation algorithm under α -stable noise condition, a generalizationof Gaussian noise assumption. An analysis shows that the α -stable model fits thenoises found in the impact acceleration experiment under study better than theGaussian model. The robustness of the proposed algorithm is demonstrated throughcomputer simulations and experimental data analysis under both Gaussian andα-stable noise environments.
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【期刊论文】Latency change estimation for evoked potentials: a comparison of algorithms
邱天爽, Xuan Kong, Tianshuang Qiu
,-0001,():
-1年11月30日
Evoked potentials (EPs) have been widely used to quantify neurologicalsystem properties. Changes in EP latency may indicate impending neurologicaldysfunctions. This paper provides a review and a performance comparison of threeclasses of latency change estimation algorithms: correlation based, adaptive leastmean square (LMS) based, and p -norm based algorithms. Data analysis basedcomputer simulated data and data from impact acceleration and hypoxia experimentswere conducted. This concluded that correlation-based algorithms should only beused when the expected latency change is fixed and the noises are not correlated.While all adaptive LMS type algorithms were capable of tracking and estimatinglatency changes (fixed or variable) under Gaussian noise conditions, the directLMS-based algorithm reduced the estimation error power given by traditional filtertype LMS algorithms as much as 93%. When periodic interference was present, thefrequency selective LMS algorithms outperformed other LMS-based algorithms andreduced of the estimation error power by 89%. Alpha-stable noise processes are betterapproximations of noises found in various EP analysis applications and adaptivep -norm based algorithms are found to be very robust under such noise conditions,eliminate erroneous abrupt latency changes other algorithms would have produced.
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【期刊论文】An Eckart-Weighted Adaptive Time Delay Estimation Method
邱天爽, Tianshuang Qiu, Hongyu Wang
,-0001,():
-1年11月30日
A new proposal for the Eckart-weighted adaptive time delay estimation is reported. The performance is analyzed, and the results of computer simulation are given. The theoretical analysis and computer simulation show that this method is highly precise in time delay estimation, and it does not depend on the knowledge of input signal and noises.
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