朱海港
- 作品数：18 被引量：26H指数：3
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- 发文基金：浙江省自然科学基金国家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一般工业技术电子电信机械工程更多>>
- 基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别
- 针对表面肌电信号(sEMG)非线性非平稳等特点,提出一种基十小波包熵和支持向量机的表面肌电信号多运动模式识别方法。该方法利用小波包系数能量分布分析表面肌电信号特性,结合信息熵分析其不确定性和复杂性,先对表面肌电信号进行小...
- 席旭刚金燕朱海港高云园
- 关键词：表面肌电信号支持向量机模式识别
- 文献传递
- 基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别
- 针对表面肌电信号(sEMG)非线性非平稳等特点,提出一种基于小波包熵和支持向量机的表面肌电信号多运动模式识别方法.该方法利用小波包系数能量分布分析表面肌电信号特性,结合信息熵分析其不确定性和复杂性,先对表面肌电信号进行小...
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- 关键词：表面肌电信号模式识别小波包分析支持向量机
- 文献传递
- 基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法被引量：14
- 2012年
- 为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD),然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值消噪处理,最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加,重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明,该方法融合了二代小波与EEMD的优点,能更好的消除噪声,最大限度的保留有用信号,并具有更高的信噪比。
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- 关键词：表面肌电信号消噪
- 基于球均值李雅普诺夫指数和关联维的肌电信号识别方法
- 本发明提出了一种基于球均值李雅普诺夫（Lyapunov）指数和关联维的肌电信号识别方法。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后提取肌电信号的球均值Lyapunov指数和关联维作为特征向量，最后以球均值Lya...
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- 文献传递
- 基于肌电信号的跌倒辨识研究
- 跌倒防护和预警的研究是当今国内外研究的热点课题,对老年人跌倒的预警与防护,减少老年人因跌倒造成的意外伤害意义重大。跌倒辨识的目标是将跌倒行为与日常活动(Activities of Daily Life,ADL)辨识出来,...
- 朱海港
- 关键词：肌电信号特征提取模式识别
- 文献传递
- 匹配滤波和ICA消除触觉传感器工频噪声
- 针对触觉传感器信号易受机器人动力系统的电磁干扰而带来工频噪声,设计一种采用匹配滤波和独立分量分析消除触觉传感器工频噪声的新方法。首先通过匹配滤波判断触觉传感器信号中是否含有工频噪声,其次运用独立分量分析法消除相应的工频干...
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- 关键词：触觉传感器匹配滤波独立分量分析
- 文献传递
- 基于EMD样本熵的表面肌电信号识别方法
- 本发明提出了一种基于EMD样本熵的表面肌电信号识别方法。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号sEMG，然后运用能量阈值确定sEMG的动作信号进行经验模态分解，依据频率有效度的方法自适应的选取若干个包含肌电信号有...
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- 文献传递
- 基于熵的肌电信号跌倒识别被引量：1
- 2013年
- 为了实现基于表面肌电信号(sEMG)的跌倒模式识别,提出了一种基于经验模态分解(EMD)排列组合熵和聚类分析的表面肌电信号跌倒识别方法,用于跌倒检测.该方法对动作持续阶段的信号首先进行经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(IMF),再依据频率有效度选取若干个包含肌电信号有效信息的IMF分量求和后,计算其排列组合熵.以胫骨前肌和股直肌两路肌电信号对应的EMD排列组合熵组成的特征向量输入主轴核聚类分类器进行模式识别.对向前跌倒、蹲下、站起和平地行走四种动作进行识别实验,平均识别率达83.75%,该方法能减少计算复杂度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力.
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- 关键词：肌电信号模式识别跌倒检测经验模态分解聚类分析
- 匹配滤波和ICA消除触觉传感器工频噪声
- 针对触觉传感器信号易受机器人动力系统的电磁干扰而带来工频噪声,设计一种采用匹配滤波和独立分量分析消除触觉传感器工频噪声的新方法.首先通过匹配滤波判断触觉传感器信号中是否含有工频噪声,其次运用独立分量分析法消除相应的工频干...
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- 关键词：触觉传感器匹配滤波独立分量分析
- 文献传递
- 基于熵的肌电信号跌倒识别
- 为了实现基于表面肌电信号(sEMG)的跌倒模式识别,提出了一种基于经验模态分解(EMD)排列组合熵和聚类分析的表面肌电信号跌倒识别方法,用于跌倒检测.该方法对动作持续阶段的信号首先进行经验模态分解,将其分解为多个平稳的固...
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- 关键词：模式识别肌电信号精度控制
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