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《生物醫(yī)學工程學雜志》Journal of Biomedical Engineering(雙月刊)于1984年3月創(chuàng)刊。作為生物醫(yī)學工程學綜合性學術刊物，主要反映生物工程、醫(yī)學工程、人工器官、生物材料、生物力學、計算機在生物醫(yī)學中應用等方面的最新科研成果和科技動態(tài)。它適合多學科性科研、教學、生產及科技管理人員、相關專業(yè)研究生、本科生、醫(yī)院與廣大對生物醫(yī)學工程學的愛好者。《生物醫(yī)學工程學雜志》主管單位：四川省科學技術協(xié)會，主辦單位：四川大學華西醫(yī)院;四川省生物醫(yī)學工程學會，國內統(tǒng)一刊號：51-1258/R，國際標準刊號：1001-5515
《生物醫(yī)學工程學雜志》收錄情況
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《生物醫(yī)學工程學雜志》中文核心期刊：
1992-2011年連續(xù)5屆中文核心期刊(中文核心期刊(1992)中文核心期刊(1996)中文核心期刊(2004)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2011))
《生物醫(yī)學工程學雜志》影響因子：
截止2014年萬方：影響因子：0.385;總被引頻次：1248
截止2014年知網：復合影響因子：0.490;綜合影響因子：0.315
《生物醫(yī)學工程學雜志》欄目設置
論著、綜述、科研簡訊。
《生物醫(yī)學工程學雜志》投稿須知
1來稿要求論點明確、數(shù)據(jù)可靠、文字精煉。
2中文用宋體字打印;非中文內容要求打印，英文一律間行打印;圖應規(guī)整、清晰、層次分明，切勿太大，每篇科研論文圖一般不應超過3幅，超過者，酌加版面費，如圖系照片，請勿用復印件;表格要設計合理、簡潔、一目了然。表一律采取三線表格式。稿件文字內應標明圖表的確切位置。
3綜述類字數(shù)一般限5000字以內(包括參考文獻和中、英文摘要),文獻數(shù)量不低于25條，其中近5年文獻不低于80%。
4科研論文全文應包括題目、著者和單位、內容摘要(200字左右)、中文關鍵詞(3~5個)、中圖分類號(1～2個)、文獻標識碼、正文、圖和照片、表、參考文獻、英文題目、作者拼音名和單位英文名、英文摘要(250個以上英文單詞)和英文關鍵詞(和中文關鍵詞一一對應)。圖表和照片的內文以及圖表標題均需中、英文對照。
5圖和照片的尺寸須規(guī)范化，雙欄圖和照片寬度以6~7cm為宜，不應超過7cm，通欄圖和照片寬度以15~16cm為宜，不應超過16cm。
6稿件內非文字術語如數(shù)學術語和計算機術語等的表達應清楚表達上、下角標，大寫與小寫，英文與希臘文，阿拉伯數(shù)字與外文等標示符號。
7名詞、術語請用統(tǒng)一的正規(guī)學術語言，如系新術語譯名，應附外文原名全稱于其后。
8根據(jù)《著作權法》，來稿為原創(chuàng)作品，請勿一稿兩投，且不涉及保密和其他與著作權有關的侵權問題。若發(fā)生侵權、若發(fā)生一稿兩投、泄密等問題，一切責任由全體作者自負。依照《版權法》有關規(guī)定，編輯部對所有來稿均有刪改權。但實質性內容的刪改必征得作者同意。
《生物醫(yī)學工程學雜志》2016 年02期優(yōu)秀論文：
本刊獲評第三屆中國精品科技期刊和2013年百種中國杰出學術期刊 ……………………………………本刊編輯部;
基于互信息與主成分分析的運動想象腦電特征選擇算法 ……………………………………徐佳琳;左國坤;
基于獨立分量優(yōu)化子帶特征的三類運動想象分類 ……………………………………康莎莎;周蚌艷;吳小培;
欠定盲源分離和共空間模式特征的腦電信號分類研究 ……………………………………盧輝斌;
基于白噪聲分離的集合經驗模態(tài)分解心電信號去噪方法研究…………………………………… 任斌斌;譚海燕;馬成群;呂德衛(wèi);劉芳芳;張海濤;李章勇;
改進的三次樣條插值心電基線漂移濾波法 ……………………………………萬相奎;唐文普;張賴;武明虎;
基于腦電主成分分析和k-最近鄰的多動癥兒童與正常兒童分類研究 ……………………………………楊姣姣;郭倩;李文杰;王蘇弘;鄒凌;
基于改進反向Mel頻率倒譜系數(shù)的咳嗽干濕性自動分類…………………………………… 朱春媚;劉保軍;黎萍;莫鴻強;鄭則廣;
中風康復運動中肌肉異常耦合分析…………………………………… 謝平;宋妍;郭子暉;陳曉玲;吳曉光;蘇玉萍;杜義浩;
基于神經群模型的致癇興奮性控制研究…………………………………… 馬震;
簡易肝血管模型灌注過程中的流體動力學行為初探 ……………………………………劉軍;范勇;劉懿禾;
肝右靜脈與下腔靜脈的夾角變化對下腔靜脈隔膜發(fā)生的影響 ……………………………………章浩偉;周思遠;劉穎;梁湞;
髖關節(jié)外展角度對股骨頸應力分布的影響 ……………………………………張海峰;宋翠榮;趙文濤;尹愛華;朱建忠;任國山;
一種基于全局字典學習的小動物低劑量計算機斷層掃描降噪方法 ……………………………………李中源;李光;孫翌;陳功;羅守華;
血管內超聲灰階圖像的自動組織標定…………………………………… 孫正;王立欣;周雅;
基于星形先驗和圖割的肺部四維計算機斷層掃描腫瘤自動分割 ……………………………………申正文;高圓圓;張煜;
基于HSI修正空間信息融合的彩色白細胞圖像分割方法…………………………………… 繆慧司;梁光明;劉任任;丁建文;
基于區(qū)域自適應形變模型的CT圖像牙齒結構測量方法研究…………………………………… 王立新;劉新新;劉希云;楊志海;楊健;艾丹妮;王涌天;
范文：基于獨立分量優(yōu)化子帶特征的三類運動想象分類
【摘要】：在基于頭皮腦電(EEG)信號的腦-機接口(BCI)研究中,用戶個體差異性和背景噪聲的復雜性是影響B(tài)CI系統(tǒng)穩(wěn)定性的兩個主要因素。因此需要針對不同個體進行BCI系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化,其中包括對時域、空域濾波器參數(shù)的優(yōu)化設計和分類器參數(shù)的學習。本文以提高BCI系統(tǒng)的準確性為目標,提出了一種結合獨立分量分析空域濾波器(ICA-SF)優(yōu)化設計和EEG多子帶特征的BCI信息處理新方法�；谒岱椒�,對4位受試者在不同時間采集的三類運動想象EEG(MI-EEG)進行分析。實驗結果表明,在同一受試者的自交叉測試和不同受試者數(shù)據(jù)集之間的互交叉驗證中,多子帶特征結合方法所得到的平均識別率比僅使用單頻帶所得的平均識別率普遍提高,識別率最大提升可達6.08%和5.15%。
【關鍵詞】： 腦-機接口 獨立分量分析 運動想象 空域濾波器
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