国家自然科学基金(60474054)
- 作品数：23 被引量：235H指数：11
- 相关作者：罗志增王人成加玉涛席旭刚杨广映更多>>
- 相关机构：杭州电子科技大学清华大学台州学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生理学更多>>
- 改进的互谱法分析SMES及其在虚拟仪器中的实现
- 2006年
- 传统检测方法处理表面肌电信号(SMES)时,个体差异比较大,本文针对这一不足,应用互功率谱比值法对肌电信号进行处理,并分析互功率谱的各项参数和对应肢体动作变化之间的关系,消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰。实验表明这种改进的互功率谱比值法与传统的自功率谱比值法的方法相比,动作模式识别率得到了提高。同时,采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度,降低成本。
- 杨广映汪洋罗志增
- 关键词：表面肌电信号虚拟仪器
- 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
- 基于小波包分析和Elman网络的肌电信号处理被引量：8
- 2008年
- 提出了一种基于小波包变化和Elman神经网络的表面肌电信号特征提取和模式识别方法。在对表面肌电信号进行预处理的基础上,提出了以小波包变换各频段的能量来构造特征值,以该特征值作为训练样本输入Elman神经网络进行网络训练,构筑手部动作分类器,训练完成的分类器可完成伸腕、屈腕、展拳和握拳等4种手部动作模式的识别。实验结果表明,与其他分析方法比较,该方法不仅识别率高,鲁棒性好,同时也为其他非平稳生理信号分析提供了新方法。
- 梅品高罗志增
- 关键词：小波包变换ELMAN神经网络表面肌电信号
- 具有触觉和肌电控制功能的仿生假手研究被引量：15
- 2005年
- 研究一种能感知接触和滑动、且由肌电信号控制的高仿生能力电动假手。触滑觉组合传感器以压电材料PVDF为敏感体 ,安装于仿生电动假手的手指上 ,具有良好的动态触、滑传感能力 ,同时 ,假手佩戴者通过一皮肤刺激器获得人工触滑感觉。用改进后的功率谱比值与基于Bayes统计决策的多信息融合相结合的方法完成肌电信号的多运动模式识别 ,并在电动假手的控制上 ,采用肌电信号与触滑感觉信号作为双重控制信号源 ,取得了良好的仿生控制效果。
- 罗志增王人成
- 关键词：触觉
- 支持向量机在肌电信号模式识别中的应用被引量：12
- 2007年
- 为了提高肌电信号多运动模式识别的准确性和实时性,提出了一种基于支持向量机的动作模式分类算法.在给出支持向量机的原理及其多类问题的基本算法基础上,着重介绍了两种改进的支持向量机多类识别算法,即有向无环图算法和基于先聚类后分类的二叉树算法,并比较了它们的优缺点.实验结果表明,针对前臂肌电信号的多运动模式分类,先聚类后分类的二叉树算法具有较高的分类准确性,更少的计算量,更好的实时性.
- 高剑罗志增
- 关键词：肌电信号有向无环图二叉树
- 一种表面肌电信号测试电路设计被引量：13
- 2007年
- 表面肌电信号（SEMG）是一种伴随肌肉活动在皮肤表面产生的生物电信号，它蕴涵了许多肢体运动的信息，对其进行模式信息处理可以获得人一机仿生系统的控制信号．SEMG的特点是内阻高，影响因素多，并极易受到干扰．本文在分析肌电信号产生机理的基础上，给出了一种SEMG的采集、放大和滤波电路．对信号处理电路的特性分析表明，所设计的处理电路可以有效提取（10-500）Hz的肌电信号，并能对50Hz的工频干扰起到很好的抑制作用，该电路在实际应用时取得了理想的实验结果，信号的采集能力和信噪比达到或接近美国kistler公司的肌电采集仪水平．
- 罗志增席旭刚
- 关键词：表面肌电信号检测电路
- 基于小波变换的空域相关法在肌电信号中的应用被引量：33
- 2007年
- 为了消除混杂在肌电信号中的噪声,并保留信号的细节,提出了基于小波变换空域相关法的肌电信号消噪方法.文章首先对小波变换和空域相关滤波的基本理论进行了简要的概述,其次就空域相关滤波用于肌电信号的消噪过程进行了详细的分析.通过肌电信号的小波分解,用空域相关法分离信号与噪声,并给出了一种针对肌电信号各层噪声能量阈值的估计算法.实验结果表明,空域相关滤波较好的保留了肌电信号的边缘特征,为肌电信号的特征提取创造了良好的条件.
- 李仲宁罗志增
- 关键词：肌电信号小波变换空域相关滤波相关系数
- 基于表面EMG功率谱和BP网络的多运动模式识别被引量：5
- 2006年
- 结合功率谱比值法和BP神经网络提出一种基于表面肌电信号(EMG)的多运动模式识别算法.该算法首先根据表面肌电信号功率谱的特点,提出一种有效的特征提取算法——功率谱比值法;然后将功率谱比值特征作为BP神经网络的输入向量,实现对伸腕、屈腕、张开、合拢四种动作模式的识别,该识别结果可为肌电假手的多种运动模式提供仿生控制的信号源.实验结果表明,该方法对同一健康受试者四种运动模式的识别成功率平均达到95%,而对不同的健康受试者的识别成功率平均达到85%.
- 罗志增加玉涛
- 关键词：BP神经网络表面肌电信号
- 基于功率谱分析和RBF网络的表面EMG多模式分类被引量：2
- 2005年
- 提出了一种以功率谱K值法和RBF网络相结合的表面肌电信号处理方法。首先,将采集到的肌电信号进行预处理,计算互功率谱比值作为其特征值;其次,将其特征值作为训练样本输入RBF神经网络进行网络训练,并对手臂的各种动作进行多运动模式分类。实验表明,这种方法不仅简化了计算工作量,而且取得了比较理想的识别效果。
- 张清菊罗志增叶明
- 关键词：表面肌电信号RBF神经网络
- 基于触觉和肌电信号的假手模糊控制方法研究被引量：9
- 2006年
- 提出了一种带触觉反馈的肌电假手模糊控制方法.该方法在有效识别肌电信号(MES)的基础上,实现了基于触觉与肌电信号的假手仿生控制.为了消除肌电信号的个体差异,使其能可靠应用于非特定人场合,应用互功率谱比值法对肌电信号进行处理,并分析互功率谱的各项参数和对应肢体动作变化之间的关系,消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰.采用特别设计的模糊控制器控制假手动作的步进量,实现了肌电假手对多种不同物体的稳定抓取.实验表明这种组合方法不仅可以获得较高的动作模式识别率,而且能有效地降低被抓取物体的损坏.
- 罗志增杨广映
- 关键词：肌电信号噪声模糊控制器
