国家自然科学基金(60705010)
- 作品数：10 被引量：62H指数：5
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- 一种基于HHT和AR模型的手部运动模式识别方法被引量：5
- 2008年
- 为了实现基于表面肌电信号(SEMG)的手部动作运动模式识别,提出一种 Hilbert-Huang 变换(HHT)和自回归(AR)模型相结合的特征提取算法.该方法依据 HHT 后各层固有模态函数(IMF)的瞬时频率定义每层 IMF的频率有效度,由频率有效度选取6层平稳的 IMF,同时考察具有最大频率有效度的 IMF,并以该 IMF 的瞬时幅值确定动作信号的起止点.对6层 IMF 中的动作信号建立 AR 模型提取手部运动模式的特征向量.提取主成分后,将降维的动作特征向量输入 SVM 分类器,实现基于 SEMG 信号的手部多运动模式的识别.对伸腕、屈腕、握拳、展拳4种手部动作的识别实验表明,该方法的识别正确率可达91%.
- 罗志增马文杰孟明
- 关键词：模式识别
- 一种膝关节角度测量及其校准方法被引量：4
- 2009年
- 针对膝关节角度测量问题,给出了一种基于微型加速度传感器测量角度原理的膝关节角度测量方法,该方法结合固定于膝关节同一位置但不同轴向角度的两个微型加速度传感器的测量数据,联合推算出膝关节角度。根据两个传感器输出加速度向量模相等的原理,进一步提出了测量角度的交叉校准方法。实验结果表明,采用该方法建立的膝关节角度测量系统,测量成本较低,测量精度达到±1.5°。
- 熊静罗志增
- 基于SimMechanics的步态动力学仿真分析
- 对各种步态下人体下肢各关节力矩的计算和分析,能够为智能假肢膝关节阻尼的精确控制提供理论依据。本文利用实验采集的平地行走时的下肢姿态数据,在利用拉格朗日方程建立人体下肢刚体动力学模型的基础上,利用Matlab/SimMec...
- 孟明罗志增
- 关键词：SIMMECHANICS动力学仿真步态分析
- 文献传递
- 基于多核学习的下肢肌电信号动作识别被引量：4
- 2010年
- 为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.
- 佘青山孟明罗志增马玉良
- 关键词：表面肌电信号平稳小波变换
- 基于加速度传感器的下肢运动信息获取方法被引量：11
- 2009年
- 在智能下肢假肢的设计中,需要获取足够的下肢运动信息,而ADXL203作为一种采用集成微电子机械系统(iMEMS)技术的加速度传感器,非常适合于下肢运动姿态的测量。通过分析和研究微型加速度传感器ADXL203的原理和使用方法,设计了基于两个ADXL203传感器的下肢运动姿态识别系统,该系统能准确测试人体大腿、小腿的倾角,并通过运算得到膝关节的屈伸角度和角速度。测试结果表明,该系统非常适合于下肢运动信息的获取,并具有体积小、反应快速灵敏的优点。
- 李爽罗志增孟明
- 基于LVQ神经网络的智能下肢假肢自适应控制
- 以学习矢量量化（LVQ）神经网络为基础,提出了一种神经网络模型参考自适应控制方法。通过选择一个适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型的输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算出当前的控制量以控制智能下肢假肢,...
- 马玉良罗志增孟明佘青山
- 关键词：自适应控制LVQ神经网络
- 文献传递
- HMM在下肢表面肌电信号步态识别中的应用被引量：12
- 2011年
- 提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的分类方法,利用下肢表面肌电信号(SEMG)进行人体步态状态的识别.对每通道的SEMG信号按时间分段后,对每段数据提取4个时域特征来描述信号特点.根据对步态周期中状态的划分确定了HMM的结构,将HMM的状态与步态状态一一对应,并利用改进的Baum-Welch算法估计HMM参数,然后通过使用Viterbi算法寻找最佳状态序列来将给定时刻的数据段对应到相应的步态状态,最终实现步态状态识别.实验结果表明HMM在时序变化信号的分类方面具有独特优势.
- 孟明佘青山罗志增
- 关键词：隐马尔可夫模型表面肌电信号步态识别参数估计
- 空域相关滤波在下肢表面肌电信号中的应用被引量：3
- 2009年
- 针对消噪过程中信号细节难以保留的问题,采用了一种基于小波变换的空域相关消噪方法。通过运用信号小波分解后与噪声的小波系数随尺度变化规律不同的特性,实现了信号与噪声的分离,同时给出了表面肌电信号噪声能量阈值的估计算法。实验结果表明,该消噪处理方法不仅能有效地去除肌电信号中的噪声,而且可以较好地保留肌电信号的边缘特征,为下肢表面肌电信号特征的提取创造了良好的条件。
- 徐文良叶明
- 关键词：表面肌电信号小波变换消噪空域相关滤波
- HHT方法在人体下肢表面肌电信号分析中的应用被引量：6
- 2010年
- 针对表面肌电信号是非线性非稳态信号的特点,为了得到信号的有效特征并对信号特征进行有效分析,采用HHT(Hilbert-Huang Transformation)分析方法,通过经验模态分解将信号分解为一组内蕴模态函数。基于各内蕴模态函数的频率特征的分析,对它们进行HHT变换建立表面肌电信号的时间-频率-能量三维Hilbert谱,进而得到信号的边际谱。文中给出基于经验模态分解阈值消噪方法,和小波阈值方法相比,其消噪效果明显,在抑制噪声的同时,能够较好保留信号边缘和细节信息。初步实验表明HHT方法为表面肌电信号的特征提取和模式识别提供了可靠的依据,具有很好的应用前景。
- 徐文良孟明马玉良
- 关键词：HILBERT-HUANG变换表面肌电信号
- 基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法被引量：10
- 2009年
- 为了消除混杂在肌电信号中的噪声,该文提出了基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法。该方法先对肌电信号进行小波分解;其次,根据小波系数的奇异性,利用信号与噪声模极大值在小波尺度上的不同变化特性,分离出信号与噪声;再次,用Hermite插值法重构小波系数;最后从重构的小波系数恢复成去噪后的信号。实验结果表明,Hermite插值的小波模极大值重构能有效地去除噪声,提高信噪比,且保留了肌电信号的细节信息,为肌电信号的特征提取和模式识别创造了良好的条件。
- 罗志增沈寒霄
- 关键词：肌电信号小波变换模极大值HERMITE插值
