李亚飞
- 作品数：6 被引量：38H指数：2
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生一般工业技术机械工程更多>>
- 脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法被引量：27
- 2011年
- 针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别。对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果。
- 罗志增李亚飞孟明孙曜
- 关键词：脑电信号小波包变换SVM分类器
- 用于手部动作识别的脑电和肌电信号混沌特征融合方法
- 本发明涉及用于手部动作识别的脑电和肌电信号混沌特征融合方法。现有的方法识别率不高。本发明方法从混沌动力学系统角度提取脑电与肌电对应相应手部动作时混沌特征的两个参数：最大Lyapunov指数和关联维数，融合归一化后输入SV...
- 罗志增李亚飞孟明
- 文献传递
- 一种基于二代小波变换与盲信号分离的脑电信号处理方法被引量：9
- 2010年
- 目的研究对混杂有眼电和心电干扰脑电信号的处理方法。方法首先用二代小波硬/软阈值、折衷阈值、μ律阈值方法对脑电信号消噪,然后运用FastICA算法对消噪后仍含眼电和心电的脑电信号进行盲信号分离。结果二代小波μ律阈值方法对脑电信号有较好的消噪效果,FastICA算法能成功分离出脑电中眼电和心电的干扰。结论运用二代小波μ律阈值法对脑电消噪后再用FastICA算法对独立源产生的干扰进行分离是一种有效的预处理方法。
- 罗志增李亚飞孟明孙曜
- 关键词：脑电信号消噪FASTICA算法
- 二代小波变换在肌电信号消噪中的应用被引量：1
- 2010年
- 为了更好地消除混杂在表面肌电信号中的噪声，提出了一种基于二代小波变换的表面肌电信号消噪方法。利用提升算法进行表面肌电信号二代小波分解，得到多层的信号高频细节系数，分别运用软、硬阈值进行处理，对滤波后的信号进行小波重构，恢复消噪后的原始信号。通过对加噪正弦信号和真实表面肌电信号的消噪实验，结果表明：二代小波是一种明显优于一代小波的消噪方法，且硬阈值法优于软阈值法。
- 罗志增李亚飞孟明
- 关键词：计量学消噪表面肌电信号
- 基于脑电信号的假手控制方法研究
- 脑电信号(Electroencephalogram，EEG)是一种伴随人类思维产生的生物电信号，是通过布置在头皮或颅内的电极记录下来的脑细胞群电活动。人体肢体运动都是由脑发出指令通过骨骼肌实现的。本文从脑神经科学的一些现...
- 李亚飞
- 关键词：脑电信号肢体运动小波包变换
- 用于手部动作识别的脑电和肌电信号混沌特征融合方法
- 本发明涉及用于手部动作识别的脑电和肌电信号混沌特征融合方法。现有的方法识别率不高。本发明方法从混沌动力学系统角度提取脑电与肌电对应相应手部动作时混沌特征的两个参数：最大Lyapunov指数和关联维数，融合归一化后输入SV...
- 罗志增李亚飞孟明
