浙江省自然科学基金(LY12F03006)
- 作品数：6 被引量：13H指数：3
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- 基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别
- 针对表面肌电信号(sEMG)非线性非平稳等特点,提出一种基十小波包熵和支持向量机的表面肌电信号多运动模式识别方法。该方法利用小波包系数能量分布分析表面肌电信号特性,结合信息熵分析其不确定性和复杂性,先对表面肌电信号进行小...
- 席旭刚金燕朱海港高云园
- 关键词：表面肌电信号支持向量机模式识别
- 文献传递
- 基于阵列级联FHN神经元的弱信号随机共振复原研究被引量：4
- 2013年
- 目的基于神经元的突触多输入连接以及动作电位的连续传递特性,提出一种阵列级联FHN神经元模型,用于实现弱信号的复原。方法采用光栅扫描和Hilbert扫描相结合的方法对二维图像进行降维,以充分反映图像像素在邻域上的关联性,并基于峰值信噪比指标对低信噪比图像复原的效果进行分析。结果阵列级联FHN神经元模型能够有效抑制噪声,凸显信号轮廓边缘与细节,使信号层次感更强,同时对内噪声具有较强的鲁棒性。结论基于阵列级联FHN模型的随机共振机制将为弱信号复原提供一种新的思路。
- 陈金龙范影乐武薇高云园
- 关键词：随机共振
- 融合生物运动信息的上肢运动功能康复诊断方法研究被引量：3
- 2013年
- 针对上肢运动功能的康复诊断问题,提出一种融合运动力学信息与生物电信息的综合性上肢运动功能评价方法,用于评价运动功能障碍患者肩肘腕关节的运动功能水平。在上肢进行动作时,对加速度信号和肌电信号进行信号采集、有效信号的选择、特征提取和特征筛选,并利用两类信号在动作分析中的不同优势,将信号的特征值进行优化组合。以简式Fugl-Meyer评分值为标准,构建多个线性回归模型,实现上肢运动功能的综合性评价。在对10位受试者肩肘腕的7个上肢动作(握拳、展拳、屈腕、伸腕、屈肘、伸肘、上肢平举)功能诊断实验中,提出的诊断方法不仅可以进行实时的信息提取和功能诊断,而且与Fugl-Meyer评价有很强的一致性,相关系数达99%以上。实验表明,该诊断方法能取代传统的上肢运动功能评价方法,并更细致地对上肢运动功能进行量化评分。
- 高云园高发荣罗志增
- 关键词：肌电信号康复
- 基于多模态信息的平衡能力评估方法被引量：1
- 2013年
- 为提高平衡能力评估的精确性,提出使用测力板和姿态模块所测量的多模态人体运动信息来计算平衡指标的评估方法。选取两组健康的青年与老年受试者进行数据采集,通过组内相关系数进行重测信度验证,然后对两组受试者的平衡指标进行均值方差分析,最后利用系统聚类方法观察测力板、姿态模块对平衡能力的评估性能。实验结果表明使用测力板与姿态模块能给出合理精确的评估,这也进一步说明测力板与姿态模块结合使用的必要性。
- 唐增孟明孙曜王新栋
- 关键词：系统聚类
- 基于模糊化符号复杂度的脑电运动想象识别算法被引量：1
- 2013年
- 提出一种基于模糊化符号复杂度的运动想象脑电信号特征提取与识别方法。在脑电信号的复杂度细粒化多符号度量中引入模糊算法,用sigmoid函数模糊化处理,逻辑判断得到模糊化符号复杂度。取细粒化指数n为2,提取模糊化符号复杂度作为特征值,最后利用支持向量机对脑电运动想象任务进行分类识别。实验结果表明,以模糊化符号复杂度为特征的分类方法,对左右手运动想象脑电信号的分类识别率最高达88.67%,优于二值化Lempel-Ziv复杂度算法。
- 周光省罗志增高云园
- 关键词：脑机接口特征提取
- 基于点阵神经元响应时空信息的菌落图像边缘检测被引量：3
- 2014年
- 目的基于图像边缘检测所获得的目标轮廓细节质量对于后续图像分析或理解过程具有的重要作用,提出一种基于视觉机制的图像边缘检测新方法。方法构造视觉感受野窗口在经过Log-Gabor滤波器重构后的图像上滑动,对感受野内点阵神经元的发放时刻进行次序编码;同时考虑神经元之间的侧向抑制作用,最后经灰度逆映射获取边缘图像。结果基于点阵神经元响应时空信息的图像强弱边缘检测方法能够有效提取图像的边缘信息,同时也能够体现更多的图像细节。结论本文研究的图像边缘检测方法为利用视觉生理特性进行图像处理提供了崭新而有效的思路。
- 廖进文范影乐武薇高云园李轶
- 关键词：边缘检测LOG-GABOR滤波器
- 匹配滤波和ICA消除触觉传感器工频噪声
- 针对触觉传感器信号易受机器人动力系统的电磁干扰而带来工频噪声,设计一种采用匹配滤波和独立分量分析消除触觉传感器工频噪声的新方法。首先通过匹配滤波判断触觉传感器信号中是否含有工频噪声,其次运用独立分量分析法消除相应的工频干...
- 席旭刚朱海港高发荣高云园
- 关键词：触觉传感器匹配滤波独立分量分析
- 文献传递
- 基于CI-HMM的运动想象脑电信号分类被引量：1
- 2013年
- 针对隐马尔科夫模型在运动想象脑电信号分类应用中,其独立性假设与脑电信号间相关性的不一致问题,提出一种基于Choquet模糊积分隐马尔科夫模型的脑电信号分类方法。该模型应用模糊积分的单调性取代了概率测度的可加性,放宽了隐马尔科夫模型的独立性假设。利用重叠滑动窗对脑电信号分段,然后对每段数据提取绝对均值、波长和小波包相对能量特征,构成特征序列用于CI-HMM的训练和分类。选取2008年BCI竞赛Datasets 1的两类运动想象数据进行分类实验,结果表明,该方法有效提高了隐马尔科夫模型方法对运动想象脑电信号分类的性能。
- 孟明满海涛佘青山
- 关键词：脑电信号模糊积分隐马尔科夫模型
