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表情驱动下脑电信号的建模仿真及分类识别被引量：15: 2016年; 针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动脑电信号的频率分布特性;提出了一种基于小波变换和人工神经网络模型映射的表情驱动下脑电信号分析识别方法,有效提高了表情驱动下脑电信号的识别率。从神经生理学角度验证了表情驱动脑电信号的特征来源是受大脑前额叶皮层和边缘系统相互协调共同控制的,并通过实验验证了所提脑电信号分类识别算法切实有效,其最高分类准确率可达85%。; 张小栋郭晋李睿陆竹风; 关键词：脑电信号小波变换神经网络

脑控智能假肢的人机协同控制方法研究被引量：2: 2017年; 针对脑控智能假肢系统目前普遍存在着人机交互能力不足的问题,通过对人手运动过程中脑控机理的分析和依据人机协同控制理论,提出了一种适用于脑控智能假肢的人机协同控制策略。分析表明,人机协同控制方法主要分为2个部分,即基于触滑觉传感器的假肢抓握控制方法和基于触滑觉传感器的假肢抓握保持控制方法。同时结合多感知融合技术,搭建了一种脑控智能假肢人机协同控制系统,并进行了实验验证。实验结果表明,该系统能够可靠地完成假肢的连续完整操作,且具有较高的鲁棒性。; 李睿张小栋刘畅李瀚哲; 关键词：人机协同

基于触滑觉感知的智能假肢抓握控制方法研究被引量：3: 2016年; 触觉和滑觉感知功能是仿生假手不可或缺的感知功能;在原有智能假肢的基础上,通过对触滑觉感知方法的研究,包括触滑觉传感器的选型、后续测量电路的设计和测点布局分析等,开发了一种可以同时实现触觉和滑觉感知的智能假肢;进而,通过模糊逻辑控制方法的引入,实现了假肢的可靠抓握功能及抓握保持过程中的自适应响应控制;实验结果表明,该智能假肢可以实现假肢抓握的稳定控制,并在被抓握物体产生滑动时进行精准快速的自适应响应控制。; 刘畅张小栋李瀚哲郭健; 关键词：触觉传感器滑觉传感器模糊控制

脑控技术的研究与展望被引量：16: 2014年; 脑-机接口作为一种特殊的人机交互方式,为机电设备的脑意念控制提供了新思路,是智能机器人领域的研究热点。随着生物传感和信号处理等技术的进步及脑-机接口技术的不断突破,脑-机接口技术逐渐地由原有的大脑-计算机接口技术发展为大脑-机电设备接口技术,从而形成了一个新的技术理论体系——脑控技术。笔者在论述了国内外脑-机接口技术发展现状的基础上,系统地提出了脑控技术的概念及其所涉及的关键技术,讨论了典型的脑控假肢和脑控残疾轮椅的现有研究成果以及脑控技术在外骨骼机器人中的应用前景,并对这项新技术的发展进行了总结和展望。; 张小栋李睿李耀楠; 关键词：脑电图机器人人机交互

基于表情辅助的假手脑控方法被引量：2: 2018年; 针对传统纯意念运动想象脑控范式和稳态视觉诱发脑控范式存在范式训练难度高、设备集成复杂及高成本、不易随身携带等问题,借助表情辅助脑电信号适应性广、识别率高和易于便携化系统集成的优势,提出了基于表情辅助的假手脑控方法;研究构建了一种基于表情辅助的假手便携可穿戴脑控系统,包括硬件选型设计与系统组建,及表情辅助脑电信号分类识别算法和假手控制算法的设计研究与软件模块开发等,实现提眉、皱眉、左撇嘴和右撇嘴4种辅助表情脑电信号的检测识别,对应完成假手的手指张开、手指闭合、手腕内旋和手腕外旋4个动作的控制,并进行在线实验验证。结果表明:基于表情辅助的假手脑控方法不仅优于传统的稳态视觉诱发脑控范式(去掉了系统中原所必须的稳态视觉诱发器),而且优于纯意念运动想象脑控范式,平均在线识别与控制准确率高于85%。; 陆竹风张小栋李睿李睿; 关键词：脑机接口脑电信号表情

仿生假手的温度感知技术研究被引量：1: 2015年; 为了使仿生假手能最大程度地模仿人手的感知功能,首先根据人类的实际需求进行温度感知方案的论证,然后针对假手的温度传感器进行选型并进行测温原理分析;根据选定的方案,进行温度感知各个模块的设计;最后搭建整个测温系统并利用Proteus进行仿真分析,最后针对该系统进行了实验验证,实验结果表明,具有该温度感知系统的假手能够实现待抓取物温度感知功能,且不影响假手的正常抓握。; 田艳举张小栋张黎明; 关键词：温度感知

十自由度假手结构设计及动力学建模仿真: 2016年; 针对传统假手运动不够顺畅和不够灵活的缺点,参考人手的结构,设计了一种五指十自由度的假手。该假手采用模块化的设计思想,除拇指外的四指尺寸结构完全相同,每个手指具有2个屈曲自由度;拇指具有屈曲和侧摆2个自由度。在此结构的基础上,针对拇指和食指进行了动力学建模,并通过Matlab数值仿真和ADAMS虚拟实验的对比,验证了动力学模型的正确性。; 田艳举张小栋张黎明; 关键词：齿轮传动动力学

面向假肢的场景动画稳态视觉诱发脑控方法被引量：6: 2017年; 针对现有脑控假肢技术的控制精度低、稳定性差的问题,基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的产生机理,提出一种由场景动画稳态视觉诱发的脑控新范式。该范式以正常人或残疾人的生活场景为刺激源蓝本,根据智能假肢的控制目标,在将生活场景分解为对应的独立刺激场景图、且对其进行灰度标准化处理后,采用方波调制模式对一组对比鲜明的黑白反转色图片进行视觉刺激,由此诱发出一种基于场景动画的SSVEP;进而,通过对场景动画的SSVEP神经传导过程进行数学建模与仿真,建立了一种基于典型相关分析(CCA)的脑电信号处理方法。在专用于场景动画SSVEP的智能假肢脑控平台上进行实验,系统的平均正确率为91.41%,平均信息传输率为15.32bit/min,其最高平均识别率达到了98.44%。实验结果表明:该方法可将正常人生活场景图与传统稳态视觉诱发方法进行结合,不仅能够提高假肢动作的平均识别精度和信息传输率,而且具备可降低使用者视觉疲劳的作用。; 李睿张小栋张黎明陆竹风; 关键词：视觉诱发

用于稳态视觉诱发电位特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法被引量：9: 2017年; 针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。; 张黎明张小栋陆竹风李睿; 关键词：稳态视觉诱发电位脑-机接口

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国家自然科学基金(51275388)

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机构

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