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杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所 收藏

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研究主题:表面肌电信号    脑电信号    肌电信号    特征提取    支持向量机    

研究学科:自动化类    电子信息类    机械类    电气类    轻工类    

被引量:1,028H指数:16WOS: 6 EI: 64 北大核心: 140 CSCD: 139

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249 条 记 录,以下是 1-10

基于Kinect深度图像信息的人体运动检测 ( EI收录)
1
《仪器仪表学报》杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 孟明 杨方波 佘青山 孙曜 罗志增  出版年:2015
浙江省自然科学基金(LY14F030023;LQ13F010014);国家自然科学基金(61172134;61201302;61372023)资助项目
人体运动检测是计算机视觉人体运动分析的关键环节。根据Kinect深度图像的特点,引入并改进Vi Be算法处理深度图像进行人体运动检测。考虑到深度图像中地面像素值连续性造成的地面附近运动检测困难,提出了一种自适应的图像分层...
关键词:运动检测  深度图像 ViBe算法  背景建模  
基于小波变换的空域相关法在肌电信号中的应用 ( EI收录)
2
《电子学报》杭州电子科技大学机器人研究所 李仲宁 罗志增  出版年:2007
国家自然科学基金(No.60474054);浙江省科技计划(No.2007C23088)
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...
关键词:肌电信号 小波变换 空域相关滤波 相关系数
基于长短时记忆和卷积神经网络的手势肌电识别研究 ( EI收录)
3
《仪器仪表学报》杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 陈思佳 罗志增  出版年:2021
国家自然科学基金(61671197)项目资助
用表面肌电进行手势识别具有细节信息可选择性和抗外界干扰能力强的优势,但现有方法的适应性和识别准确性还不足。通过在卷积神经网络的基础上增加长短时记忆网络处理层,构筑手势识别模型,它能捕获手势动作过程的肌电时序特征,一定程度...
关键词:肌电信号 小波包分解 长短时记忆神经网络  注意力机制  手势肌电识别  
脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法 ( EI收录)
4
《仪器仪表学报》杭州电子科技大学机器人研究所 罗志增 李亚飞 孟明 孙曜  出版年:2011
国家863项目(No.2008AA04Z212);国家自然科学基金(No.60705010;No.60874102);浙江省教育厅科研项目(Y200909010)资助
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...
关键词:脑电信号 手部动作识别  混沌分析  小波包变换 SVM分类器
基于自适应阈值的脑电信号去噪方法
5
《传感技术学报》杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;浙江大学电气工程学院 马玉良 许明珍 佘青山 高云园 孙曜 杨家强  出版年:2014
国家自然科学基金项目(61372023;61201300;61201302;61172134);浙江省自然科学基金项目(LQ13F010014);杭州电子科技大学研究生品牌课程建设项目(PPKC2013YB006)
脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得...
关键词:脑电信号 自适应阈值 信噪比(SNR)  均方根误差(RMSE)  
基于小波变换和盲信号分离的多通道肌电信号处理方法 ( EI收录)
6
《电子学报》杭州电子科技大学机器人研究所 罗志增 李文国  出版年:2009
国家863高技术研究发展计划(No.2008AA04Z212);国家自然科学基金(No.60874102)
为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采...
关键词:表面肌电信号 独立分量分析 小波变换 Infomax算法  互相关系数  
基于sEMG与足底压力信号融合的跌倒检测研究 ( EI收录)
7
《仪器仪表学报》杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 席旭刚 武昊 左静 罗志增  出版年:2015
国家自然科学基金(60903084;61172134);浙江省自然科学基金(LY13F030017);浙江省科技计划(2014C33105)项目资助
跌倒已经成为一种普遍危害老年人身心健康的事故,需要得到及时救治。设计了一种基于表面肌电(s EMG)和足底压力信号融合的跌倒检测系统。提取s EMG的近似熵及基本尺度熵特征,并根据足底压力的变化规律,提取动作信号段的压力...
关键词:跌倒检测 表面肌电 足底压力 支持向量机  信息融合
Z-Stack剖析及其在无线测温网络中的应用
8
《计算机系统应用》杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 张奇松 尹航  出版年:2009
浙江省新苗人才计划项目(2007R40G2040068)
针对无线传感器网络在应用中的能耗问题,提出将ZigBee技术应用于无线传感器网络,采用超低功耗单片机和无线模块构成节点的方案,在剖析德州公司发布的免费协议栈Z-Stack基础上,架构了应用于无线温度监测的超低功耗ZigB...
关键词:低功耗  低速率  温度监测 无线传感器网络 无线通信协议
基于粒子群优化-支持向量机方法的下肢肌电信号步态识别 ( EI收录)
9
《电子与信息学报》杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 高发荣 王佳佳 席旭刚 佘青山 罗志增  出版年:2015
浙江省自然科学基金(Y1101230;LY13F030017);浙江省科技计划(2012C33075;2013C24016);国家自然科学基金(61201302;61172134)资助课题
为提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性和实时性,该文提出一种基于粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)的模式识别方法。首先对消噪后的肌电信号提取积分肌电值和方差作为特征样本,然后利用PSO算法优化SVM的惩罚参...
关键词:模式识别  步态分析 肌电信号 粒子群优化 支持向量机
基于CEEMDAN-ICA的单通道脑电信号眼电伪迹滤除方法
10
《传感技术学报》杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 罗志增 严志华 傅炜东  出版年:2018
国家基金项目(61671197)
传统盲源分离法不能解决欠定问题,且分离信号与源信号对应关系不确定。提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和独立成分分析(ICA)相结合的脑电信号眼电伪迹自动去除方法。该方法首先将含伪迹脑电信号自适应分解...
关键词:脑电信号处理  眼电伪迹  完备经验模态分解  独立成分分析  
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