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杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所: 作品数：248 被引量：1,030H指数：16; 相关作者：叶明任通张清菊杨新亮加玉涛更多>>; 相关机构：浙江大学医学院附属第四医院浙江大学医学院浙江大学电气工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生机械工程更多>>

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VIVI的USB传输功能扩展被引量：2: 2007年; 针对嵌入式Linux系统引导程序VIVI仅支持串口模式的局限性,以S3C2410处理器为例,根据USB协议1.1,并结合芯片内部USB设备控制器的特点,在VIVI原有基础上,扩展了其USB下载功能。扩展后的VIVI可以在主机发送程序的配合下,通过USB接口高速下载所需的文件,有效地缩减了嵌入式软件的开发时间。; 刘洪广叶明孟明; 关键词：引导加载程序嵌入式系统

增量孪生支持向量机后验概率方法及脑电分类应用被引量：2: 2015年; 目的研究一种对多任务脑电信号进行快速识别的自适应分类算法,提高脑-机接口(brain-computer interface,BCI)系统的实用性。方法将孪生支持向量机(twin support vector machine,TSVM)作为初始分类模型,通过后验概率输出建模方法求得新样本属于各个类别的概率,并将该样本归为概率最大的类别,然后引用增量学习方法将满足一定条件的新样本加入到训练集中来更新分类模型,以最新的分类模型对新增样本进行识别。结果对2008年BCI竞赛数据集Dataset1和Dataset2a进行分类,与传统SVM和现有TSVM等方法相比,该方法降低了分类耗时,能更好地识别出多数受试者的脑电信号。结论本文算法能提高分类器的自适应性和分类速度,为BCI系统提供了一种有效的在线识别方法。; 佘青山陈希豪孟明罗志增; 关键词：自适应后验概率脑-机接口

基于构造Hankel矩阵的SVD陷波方法被引量：11: 2010年; 提出一种新的通过加入引导信号构造Hankel矩阵经奇异值分解(SVD)滤除相应频率成分的陷波方法。根据待处理信号构造的Hankel矩阵,经SVD后其奇异值对应信号中不同频谱幅值的频率成分,提出加入某特定频率信号作为引导信号使得该频率成分成为信号中的主成分,形成易区分的奇异值对,在信号重构时除掉该奇异值对便可滤除相应频率成分。用本方法对脑磁信号进行50Hz工频陷波处理,达到了很好的陷波效果,且该方法不受传统滤波器陷波越深受影响带宽越宽的限制。; 吴浩浩罗志增; 关键词：奇异值分解陷波 HANKEL矩阵

基于深度图像的人体关节定位与步态分析: 面向家庭的健康状况评估的需要,结合Kinect深度图像的特点,提出一种无标记点的下肢关节定位和步态分析方法.首先利用分层处理ViBe算法提取人体目标,然后在多关节骨架模型基础上,采用自适应阈值法来区分侧面人体的前后腿,根...; 孟明杨方波罗志增; 关键词：步态分析深度图像

基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法被引量：10: 2016年; 采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法。改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数。首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号。以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法。; 蔡慧马玉良佘青山高云园孟明; 关键词：消噪

基于视觉神经计算模型的图像边缘检测方法: 视觉系统的轮廓感知能力,提出了一种基于视觉神经计算模型的图像边缘检测新方法.首先构建以动态突触互连的双层神经元网络;接着建立了一种基于突触前神经元响应模式的脉冲传递模型,利用神经元的脉冲发放时空模式来凸显边缘空间信息;最...; 方芳范影乐罗佳骏张梦楠; 关键词：图像处理边缘检测

一种改进的盲源分离技术及其在SEMG中的应用被引量：1: 2009年; 针对多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混迭现象,提出一种基于时频分析的参考累积量盲源分离方法。以多路观测信号互为参照分别计算累积量矩阵,利用时频分析得到时间尺度累积量矩阵,并构造对照函数,通过非正交联合对角化方法得到SEMG的最优估计。仿真实验表明该算法在解决SEMG的混迭现象有很好的分离效果,与FastICA、JADE算法相比,信号间的相似系数和算法性能指数明显改善,算法效率提高。; 罗志增周炜; 关键词：表面肌电信号盲源分离

一种基于二代小波变换与盲信号分离的脑电信号处理方法被引量：7: 2010年; 目的研究对混杂有眼电和心电干扰脑电信号的处理方法。方法首先用二代小波硬/软阈值、折衷阈值、μ律阈值方法对脑电信号消噪,然后运用FastICA算法对消噪后仍含眼电和心电的脑电信号进行盲信号分离。结果二代小波μ律阈值方法对脑电信号有较好的消噪效果,FastICA算法能成功分离出脑电中眼电和心电的干扰。结论运用二代小波μ律阈值法对脑电消噪后再用FastICA算法对独立源产生的干扰进行分离是一种有效的预处理方法。; 罗志增李亚飞孟明孙曜; 关键词：脑电信号消噪 FASTICA算法

基于HMM的表面肌电信号模式分类被引量：13: 2008年; 按等时间间隔将表面肌电信号(SEMG)划分为不同的段,利用小波变换对其进行特征提取,借助隐马尔可夫模型(HMM)的动态建模能力来感知不同动作模式下SEMG的时变特性.具体应用时,先根据样本对各动作模式下的HMM进行训练,待各模型参数稳定后,再利用HMM对特征提取后的SEMG进行模式分类.实验结果表明:该方法具有很好的分类识别率.在6个手部动作识别中,上翻、下翻、内旋和外旋4种动作的识别准确率均在90%以上.; 罗志增严庭芳; 关键词：表面肌电信号特征提取隐马尔可夫模型小波变换

基于小波包变换的眼电信号特征提取及分类被引量：3: 2014年; 眼电信号是人机交互系统中的一种重要的信息源,该文提出了一种眼电信号特征提取与分类算法。首先研究小波包变换,提出以小波包分解系数作为眼电信号特征,通过支持向量机进行分类识别。在实验室环境下,采用该方法对6名眼部功能正常测试者的样本数据进行分类,平均识别率达到96.83%,具有很高的实用价值。; 周婷婷罗志增; 关键词：小波包变换支持向量机