张自豪
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于肌电复杂度和支持向量机的比例控制假手
- 为了提高肌电假手模式识别和速度比例控制准确率,提出一种基于肌电复杂度特征和支持向量机的比例控制假手方法.提取能够表征动作复杂度的Lempel-Ziv复杂度和平均功率作为表面肌电特征,输入支持向量机,对握拳、伸拳、腕伸及腕...
- 席旭刚杨晨罗志增张自豪
- 关键词：比例控制表面肌电复杂度支持向量机
- 融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别研究被引量：8
- 2017年
- 为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数(Product Functions,PFs),再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重(Laplacian score,LS)特征选择算法选定每路肌电信号的一个尺度排序熵为特征,并把该特征和加速度信号的排序熵组成特征向量.最后,根据类内欧氏距离和类间样本分布,设计了改进的二叉树支持向量机,把特征向量输入该支持向量机进行下肢运动模式分类.实验结果表明所提方法对七个日常动作的平均识别率达到98.62%,相较于其他方法有较高的识别率.
- 席旭刚汤敏彦张自豪张启忠罗志增
- 关键词：表面肌电信号
- 基于肌电复杂度和支持向量机的比例控制假手被引量：2
- 2017年
- 为了提高肌电假手模式识别和速度比例控制准确率,提出一种基于肌电复杂度特征和支持向量机的比例控制假手方法.提取能够表征动作复杂度的Lempel-Ziv复杂度和平均功率作为表面肌电特征,输入支持向量机,对握拳、伸拳、腕伸及腕屈四个动作进行识别,同时通过三次样条插值方法对动作过程的肌电平均功率和动作速度进行拟合,实现假手的速度比例控制.实验表明:该方法取得了94.18%的动作模式平均识别率和8%以内的比例控制误差.
- 席旭刚杨晨罗志增张自豪
- 关键词：表面肌电支持向量机比例控制假手
- 多传感器实时数据采集软件设计与实现被引量：1
- 2015年
- 在PC机上开发多传感器实时数据采集软件已成为工业控制、信息融合等领域的重要环节。为保证多传感器数据采集的实时性和软件易扩展性,采用多线程技术并发处理多传感器数据采集,采用策略设计模式实现采集与显示两部分低耦合,对未设置数据发送频率的传感器采用多媒体定时器实现高精度的定时采样,采用双缓冲技术局部绘图实现采集数据曲线实时更新显示。实验表明,应用该技术开发的多模态生物信息采集软件能实时、可靠地采集与显示多个传感器数据,且软件易扩展更多传感器采集。
- 张华平席旭刚黄文素张自豪
- 关键词：实时数据采集多传感器多媒体定时器
