上海市教育委员会创新基金(11YZ19)
- 作品数：10 被引量：84H指数：4
- 相关作者：杨帮华陆文宇刘丽何美燕郑晓明更多>>
- 相关机构：上海大学河南汉威电子股份有限公司中国科学院更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会创新基金国家自然科学基金机器人技术与系统国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 基于支持向量机的沼气中CH_4浓度预测被引量：3
- 2012年
- 组建了沼气检测的实验系统,采用国家标准混合气获取大量的浓度标定数据,分析了目前广泛应用的甲烷浓度预测算法及影响预测结果的因素,讨论了支持向量机在CH4浓度预测中的应用,在此基础上研究了将多通道探测器的电压输出及环境温度共同作为支持向量机的输入,实现CH4浓度的预测。将该方法与线性插值法、多项式回归法、神经网络法等多种方法进行比较,预测结果的平均绝对误差减小了0.44%～1.99%。初步试验结果表明该方法在CH4浓度检测中具有一定的应用前景。
- 杨帮华李海飞张永怀刘丽陆文宇
- 关键词：沼气CH4SVM
- 基于虚拟现实技术的脑机交互反馈系统设计被引量：9
- 2011年
- 为训练受试者调整自身状态,以便于产生适应识别算法的EEG信号,本文设计了基于虚拟现实反馈方式的脑机交互反馈系统。该系统将脑-机接口技术与虚拟现实技术相结合,首先在3DMAX中建立虚拟人模型,然后在虚拟现实中为角色模型添加设计好的动作,最后系统通过实时调用数据库来控制角色模型的动作。仿真结果表明受试者可实时地对虚拟人的反馈动作与自己的想象运动进行比较,及时调整自己以达到想象运动与反馈动作的一致性。研究结果初步证明了该反馈系统的可行性,本研究为BCI反馈系统的设计提供了良好的思路。
- 杨帮华刘丽陆文宇李海飞
- 关键词：脑机接口虚拟现实
- 基于Java3D的脑机交互应用系统设计
- 2012年
- 目的为在理想环境下研究脑机交互(brain computer interface,BCI)系统,并为系统的实际应用开发做铺垫,本文基于Java3D设计了脑机交互应用系统。方法 EEG信号经分析处理后转换成的实时控制命令,通过TCP/IP协议传给Java3D应用系统,实时控制虚拟小车运动。该应用系统的设计分三步:首先搭建虚拟场景,包括对场景模型的建立以及对场景的布局设计;其次设计虚拟小车的运动,实现小车前进和旋转的连续运动;最后对场景中的模型配置进行碰撞检测,用基于运动想象的EEG分析结果实时控制小车运动,检验本系统的功能。结果 EEG信号可以实时控制虚拟小车进行连续运动,且碰撞检测功能正常。结论研究结果初步证明该应用系统的可行性,为BCI应用系统的设计提供了新颖思路并奠定了良好基础。
- 刘丽杨帮华陆文宇何美燕
- 关键词：JAVA3D应用系统
- 基于LabWindows/CVI与Matlab混编的在线BCI系统被引量：1
- 2012年
- 基于LabWindows/CVI和Matlab设计一个BCI在线控制系统,对8Hz～30Hz的运动想象脑电信号提取时域均值、中值偏差估计、瞬时能量均值、AR模型参数等特征,应用增量式支持向量机进行分类,实现人脑对虚拟汽车直接控制。系统采用了多线程技术,保证各项工作的同时进行,在CVI中完成脑电数据采集、Matlab调用和控制指令的发送,在Matlab中进行脑电模式识别,两个程序共同完成对虚拟汽车的运动控制。经过实际测试证明,该系统具有操作简单方便、界面友好、可扩展性强、效率和可靠性高等优点,进一步推动了BCI的应用。
- 郑晓明杨帮华陆文宇陆文宇
- 关键词：LABWINDOWS/CVIMATLABACTIVEX混合编程
- LabWindows/CVI和Matlab的混合编程及实现被引量：2
- 2011年
- 分别介绍了LabWindows/CVI虚拟仪器开发平台和Matlab软件。阐述了CVI中ActiveX服务函数的生成过程及其功能,研究了如何应用ActiveX技术实现LabWindows/CVI和Matlab的混合编程。最后,简单介绍了脑机接口系统,并以系统中脑电信号识别模块的开发为例,具体说明了混合编程的实现方法,为工程实际应用中CVI调用Matlab的实现奠定了很好的基础。
- 杨帮华袁玲张永怀郑晓明
- 关键词：LABWINDOWS/CVIMATLABACTIVEX混合编程脑机接口
- 基于STM32的红外火灾探测系统设计被引量：31
- 2013年
- 为进一步提高火灾探测系统的探测精度及响应速度,设计了基于STM32的红外火灾探测系统;本系统采用多个红外火焰探测器、温度传感器对火灾的多参量进行探测;基于STM32F103Zet6微处理器,首先采取DMA方式实时读取探测器及传感器A/D转换后的数据,进而进行数据处理及算法分析,实时判断是否发生火灾;判断结果通过报警指示灯来显示;同时,通过串口将数据传给上位机,以便进一步进行离线分析和算法改进;本系统与传统的火灾探测相比,火灾识别率提高约5%,系统响应速度缩短3S左右,具有较强的数据处理能力及较快的系统响应速度。
- 刘燕燕杨帮华丁丽娜张永怀
- 关键词：火灾探测STM32
- 模糊神经网络在火灾探测中的应用被引量：7
- 2011年
- 为进一步提高火灾探测系统的识别精度,设计了温度-火焰复合探测系统。依据特种火灾探测器国家标准,采集了大量试验数据,分析了目前广泛应用的火灾探测算法,建立了串联型模糊神经网络,实现了基于模糊神经网络的火灾识别。仿真结果表明,与单独采用BP神经网络相比,采用模糊神经网络将识别率提高了3%,该方法可有效应用于火灾探测中。
- 杨帮华董峥张永怀
- 关键词：火灾探测模糊神经网络人工智能自动控制信号处理
- 脑机接口中基于WPD和CSP的特征提取被引量：26
- 2012年
- 针对脑机接口(brain computer interface,BCI)中2类运动想象任务的特征提取问题,提出了一种小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与共同空间模式(common spatial pattern,CSP)相结合的脑电信号特征提取方法。该方法首先选择7个重要导联的脑电(electroencephalograph,EEG)信号,用‘haar’小波基进行三阶WPD分解;然后对每个导联分解后的其中5个子带进行重构,获取相关频域信息;最后对重构后信号利用CSP特征提取,获得六维特征向量。CSP与WPD相结合能够充分利用WPD的时频特性,有效避免CSP要求输入导联数过多、缺乏频域信息等缺陷。对2008年国际BCI竞赛数据和本实验室实验数据,采用该方法进行特征提取,通过概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)分类。2种数据源分类正确率分别为92%和80%,相对于单纯的CSP特征提取,正确率分别提高5%和20%。实验结果表明:WPD与CSP相结合的特征提取算法能提取明显的特征,进而提高BCI的识别正确率。
- 杨帮华陆文宇何美燕刘丽
- 关键词：脑机接口脑电小波包分解
- 一种运动想象脑机接口训练系统的设计被引量：2
- 2012年
- 目的为提高运动想象的脑机接口训练速度和效率,本文设计了一种训练系统。系统功能主要包括参数设置、EEG采集、特征提取、分类及其结果反馈、分类器模型建立。方法在训练系统设计中,首先使用VC++编写的脑电信号采集软件获取脑电信号,而后通过TCP/IP实现与MATLAB之间的数据传输,在MATLAB中实现特征提取与分类识别,并将识别结果实时反馈给受试者,使受试者能够及时调整自身状态,并选择合适的反馈方式,从而在较短时间内生成有效的分类器模型。结果该系统具有接口方便、功能强大、界面友好的特点,通过建立的在线系统对训练系统进行了初步检验。结论该系统可使使用者进行方便有效的训练,进而缩短训练时间并提高脑机接口系统的识别正确率,为脑机接口应用系统的实现奠定了基础。
- 杨帮华陆文宇郑晓明刘丽
- 关键词：脑机接口
- 多红外火焰探测中基于决策树的火灾识别被引量：3
- 2013年
- 在多红外火焰探测系统中,提出了一种基于决策树的火灾识别算法。按照特种火灾探测器的国家标准实验的要求,获取实验数据。该算法首先对五个红外火焰探测器获得的数据进行多窗口重叠交叉预处理,然后提取六个火灾特征作为决策树的分类属性,对决策树进行训练、剪枝,最后得到火灾识别的最优决策树模型。将该识别模型应用于在线火灾识别,实验结果表明该决策树分类算法的准确率可以达到95.2%,识别速度在2s以内,较其他的分类识别算法有更高的准确率和更快的识别速度,具有很好的实用性。
- 杨帮华刘燕燕何美燕程智
- 关键词：火焰探测火灾识别决策树
