头皮脑电(EEG)信号反映了大脑皮层神经元细胞群自发性节律性的电生理活动,含有丰富的生理与病理信息,是临床脑神经与精神疾病诊断的重要依据。针对抑郁症的研究和诊断中缺少客观有效的量化参数和指标的状况,提出一种基于小波包分解节点重构信号的功率谱熵值(记为W值)的脑电信号分析方法,并利用此方法对静息态的脑电信号进行计算和分析。实验和分析结果表明:抑郁症患者脑电信号S32节点(频率24~32 Hz)的熵值(置信区间[0.012 9,0.017 6])在部分脑区显著大于正常健康人(置信区间[0.024 6,0.030 3]),显示抑郁症病人快波节律的能量分布存在弥散性,符合现在关于抑郁症患者自我调节能力减弱的发病机制。对结果进行了T检验统计分析,证明了这种辨别方法的准确性和可行性,将为抑郁症疾病检测诊断提供有效的量化物理指标。基于部分承载模型的动态称重系统,能够满足车辆在高速行驶状态下的精确动态称重。然而当车轮静止于传感器上再次启动时,受其模型所限误差较大。针对这一问题以路面交互模型为基础,融合线性分割方法,提出一种基于线性分割的部分承载动态称重模型,并开发了4排并列式动态称重系统。经过实验对比验证,使用新模型构成的动态称重系统能够在车辆变速以及起停状态下整车误差仅为±2%,为重车限重管理系统、非现场治超等应用提供了一定的支持。 A为响应波形的面积积分和，μ为在单位时间内行驶速度的高斯响应标准差波形输出-数控滚圆机电动滚弧机弯管机价格低电动滚圆机多少钱，t为车轮通过传感器的响应时间。每一个分割的(相对于单一轮载)线性组合导致整体路面响应产生了估算误差，为使这种误差最小化，采用最小二乘法对其进行优化。 

www.suoguanjixie.name采用非完全承载的动态称重模型的原因是由于轮载测量分为“全部轮载”和“部分轮载”两种方式。“全部轮载”方式是指承载面宽度大于轮迹长度，在某一时刻t时，车轮的触地面全部加载于承载面上，其输出波形如图1(a)所示，波形的峰值代表了车轮的载荷即轮重。“部分轮载”即承载面宽度小于轮胎触地面积，任意时刻t时的轮重由传感器和路面共同承担，其输出波形如图1(b)侧所示，拉普拉斯函数的下底面积分代表了车轮的载荷［6］。图1完全承载波形输出与部分承载波形输出图由图2所示的传感器响应数据可知，完全承载方式的峰值为车轮震动响应，这种响应与车重、车速无关只与通过传感器的车轴数量有关，因此，该种方式更适合静态称重的数学模型。由图2(b)可知，在车辆通过传感器时，如果车速满足一定范围内(5～80km/h)时，其不规则振动带来的噪声较小，当车速较低时，不规则振动带来的噪声会随着车速的降低而增加，当车轮完全静止于传感器承载面时传感器响应为0，即绝对静止状态。因此，要采用部分承载的WIM模型需解决绝对静止状态，即车轮静止于传感器时的情况。因此，本文引入线性分割的方法对这种状态进行处理。图2完全承载传感器响应与部分传感器图1．2路面交互模型车辆在运动过程中是一个非线性多自由度的复杂过程，传感器所测量的压电信号直接来自于车辆垂直对地压力波形输出-数控滚圆机电动滚弧机弯管机价格低电动滚圆机多少钱  www.suoguanjixie.name