肌电三维仿真手的单通道盲识别系统

介绍的肌电三维仿真手的单通道盲识别系统.利用单通道盲源分离,避免硬件电路连线复杂;利用混沌加密,确定表面肌电信号(Electromyography)盲源识别顺序.实验表明,该系统实现了肌电信号单通道纪录,解决了盲源分离中的分离无序的问题,准确地实现手部运动模式的实时识别和显示.     

人体上肢运动表面肌电特征研究

目的根据检测的人体上肢表面肌电信号,研究日常生活活动中男性、女性和左右上肢肌肉功能状态的差异性.方法 对20个被试者的三角肌中部、肱二头肌、肱三头肌、掌长肌和指伸肌五块肌肉进行肌电采集,每个动作重复3次,采用统计处理分析软件SPSS 14.0对时域特征参数平均振幅和积分肌电进行数据处理.结果女性的数值大于男性的数值;左上肢的数值大于右上肢的数值,经t检验知,左右上肢不存在无显著性差异.结论我们可以得到正常人体上肢日常生活活动中的肌电信号数值,为康复治疗、临床诊断、人体工效学提供评定指标.     

应用于肌电采集的电极脱落检测系统设计

针对肌电采集过程中电极易脱落且不易被发现的问题,设计了一种应用于肌电采集的电极脱落检测系统。主要利用集成运放LM358在单电源供电模式下设计成跟随器时,同相端悬空会输出稳定的高电平的特性,并利用肌电采集系统中右腿驱动电路的反馈电压,设计出一种可以与肌电采集系统有效结合的电极脱落检测电路。为了降低因干扰产生的误检问题,给出了STM32单片机检测电极脱落时降低误检的算法。在实际的电路应用中,该电极脱落检测系统取得了很好的检测效果。     

肌电信号的拾取和预处理

表面EMG属于生物电的范畴,其特点是信号微弱,易受干扰.针对表面EMG的特点专门设计了表面电极和信号调理电路,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50 Hz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.     

表面肌电采集信号的系统设计与算法分析

针对表面肌电信号的微弱性、低频性和强噪声性,设计了高共模抑制比、抗干扰能力强的表面肌电信号采集系统,并对采集到的信号进行处理分析。系统中包含放大电路、滤波电路、电平抬升电路、主控电路,采集受试者手臂放松、握拳、展臂、模拟震颤四种姿势的表面肌电信号,经串口通信将传感器所采集到的数据上传至上位机,之后将采集到的表面肌电信号进行中值滤波及傅立叶变换分析。测试结果表明,系统可以有效提取0—500 Hz的有用信号,且四种姿势下的表面肌电信号主要能量集中在0—500 Hz,在0—200 Hz内更为明显,符合表面肌电信号的频率特性。表面肌电信号采集系统具有可靠性和抗干扰性,拥有较好的市场应用前景。     

融合表面肌电和加速度的手势动作识别

针对复杂动态手势识别问题,提出一种融合表面肌电和加速度传感信息的识别方法,对四路表面肌电与三轴加速度信号进行数据采集,通过预处理提取有效活动段,将一个完整动态手势分割为三个区段:起始段、主特征段和收尾段,提取加速度信号的宏观全局特征,并与主特征段表面肌电信号的复杂度微观细节特征组成特征向量,输入支持向量机完成分类。实验结果显示,该方法对4名受试者执行的6种中国手语手势的最高识别率为 91.2%,证明该方法对复杂动态手势具有较好的可识别性。     

推拿手法评估中表面肌电信号的应用探索

本文以推拿手法中的揉法为例,通过讨论揉法按摩专家实施揉法按摩时手臂表面肌电信号的特征规律,探索表面肌电信号在按摩手法评价中的应用。实验表明表面肌电信号可以实时记录推拿实施者手臂肌肉用力情况;能客观地评价实施者不同肌肉在操作过程中的施力情况,从而达到对推拿实施者的手法进行评价及校正的目的。     

基于nRF905的无线表面肌电信号监测系统设计

介绍了利用TI公司的新一代16位单片机MSP430系列的MSP430F1611.和Nordic公司的nRFg05射频收发器芯片组成一种无线表面肌电信号采集系统的设计方案.根据表面肌电信号的特点,设计了相应的调理电路,给出了相应无线传输的软硬件实现方案.结果表明,系统能完成表面肌电信号的采集,结构稳定,而且功耗低.     

表面肌电手部动作识别的研究进展

表面肌电信号（surface electromyography;sEMG）是一种测量肌肉活动的非侵入式方法;蕴含着关联人体运动的丰富信息;可用于手部动作识别。基于sEMG手部动作识别是指通过分析手部肌肉的sEMG信号;实现对手部动作的分类和识别。在神经网络发展的推动下;sEMG在手部动作识别领域取得了显著进展;但sEMG面临着噪声大、稳定性差等缺陷;难以有效利用;给高精度手部动作识别模型的获取带来了巨大困难;阻碍了研究成果的转化应用。详细归纳了sEMG手部动作识别方法的研究进展;介绍了常用于动作识别领域的公开肌电数据集;并介绍了自测肌电数据集采集流程;根据研究方法不同将现有的sEMG手部动作识别模型分为基于机器学习的手部动作识别、基于深度学习的手部动作识别和基于混合网络结构的手部动作识别三类;分别对相关模型进行总结分析;对不足之处提出建议;最后对手部动作识别研究需要解决的问题和未来发展方向进行了展望。     

融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络

针对目前表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)端到端手势识别特征提取不充分、多手势识别准确率不高的问题,提出一种融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络模型.该模型通过滑动窗口将多通道时域sEMG生成肌电子图,并使用多流卷积神经网络充分提取每个采集通道sEMG的语义特征,然后将其聚合得到丰富的多通道手势语义特征;同时从时间和特征通道维度上计算语义特征的注意力分布图,强化有用特征并弱化无用特征,进一步提高多手势识别准确率.实验使用Ninapro数据集进行训练和测试,并与主流的肌电手势识别模型进行对比.实验结果表明,该模型在识别准确率上具有更好的表现,证明了该模型的有效性.     

新的信息熵属性约简

在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式。根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性。然后利用向前添加属性算法进行属性约简,约简结果在RIDAS(roughset based intelligent data analysis system)平台上进行识别率测试,通过实验对比分析了两种新的信息熵与条件信息熵的约简结果,为基于信息熵的属性约简提供了参考。     

信息熵在粗糙集中衍生的几个概念

随着对粗糙集理论研究的的深入,基于信息论的信息熵陆续被引入到粗糙集研究中,陆续产生了一些如条件熵、联合熵、知识熵、决策熵、知识粗糙熵、粗集粗糙熵等新的概念,尽管丰富了粗糙集理论和应用,但使用中存在语义不统一的地方,甚至缺乏必要的说明和证明。对这些有价值的新概念作了系统的、严格的、规范的定义及阐述,给出了它们的公式表示,同时,通过相关熵的运算揭示彼此间的关系,最后指出这些熵的应用范畴,以便研究人员在清楚概念的基础上作进一步研究。     

基于信息熵和信息融合的直肠压力信息分类分析

为重建肛门失禁患者的直肠感知功能,设计了一种新型的人工肛门括约肌;针对采集的直肠压力活动信号,利用小波分析在时域-频域提取其信息熵特征,并进行了信息熵特征提取实验;实验表明,信息熵特征对不同的信号具有较好的分类能力。利用提取的直肠压力信息熵特征,基于决策级信息融合方法构建直肠感知功能预测模型;最后通过仿真实验,验证了此预测模型在不同信噪比下都具有较高的预测准确率,能够重建患者直肠感知功能,预测患者排便时间。     

HICAI系统中基于信息熵的自学习算法

本文针对现有CAI系统的弊病，在分析人的认知心理的基础上，将人工智能与超媒体技术相结合，应用知识表示、推理规则、推理机制等技术，构建了HICAI系统模型，并且提出了基于信息熵的系统自学习算法，使系统更加适应于学习者．     

一种基于信息熵的记录约简度量方法

提出一种记录约简的信息量度量方法--基于语义贴近度的信息熵,它将关系看成离散有限集,用统计概率计算关系中记录的概率,基于语义贴近度定义关系中记录的信息量,再用数学期望求出关系的平均信息量(信息熵)作为关系的信息量。     

计算机网络中Markov信息熵的证明

针对计算机网络中Markov信源信息熵的证明问题,文章提出了一种基于Chapman-Kolmogorov方程的证明方法,区别于以往通过信息熵的性质证明法,通过该方法可以更加直观的反应信源信息熵的物理原理及现实意义。     

信息融合中的有关熵理论

将信息论中有关熵的概念和应用引入到目标观测识别系统中,建立了观测决策融合系统的熵模型;提出了观测决策融合系统中有关条件熵的两个重要定理,并指出它们在理论研究和实际应用中的指导意义;最后阐述了融合系统中熵的结构关系．     

信息熵在软件领域中的应用研究现状

本文介绍了软件领域中的各种熵的基本概念及其应用,系统地归纳总结了信息熵在软件领域中的国内外研究现状,发现图像处理、模式识别与工人智能、网络与信息安全、数据挖掘等是信息熵的几个热点应用领域,最后指出用信息熵理论和方法研究软件项目管理是一个值得深入探索的问题.     

一种非线性新相关信息熵定义及其性质、应用

在研究了相关信息熵和HPal熵的基础上,提出一种以特征值代替事件发生的概率且以e为底的指数函数形式的改进的非线性新相关信息熵概念.在对有限集最大划分的条件下,推导并从理论上证明了该信息熵的若干性质,这些性质满足香农熵的基本性质.新相关信息熵是一种度量多变量、非线性系统的相关性程度大小的标准.作为多变量之间相关关系的不确定性度量,变量问的相关程度越大,对应的新相关信息熵值越小.新相关信息熵的提出有助于信息融合并为相关分析理论的研究提供了一种新方法和新思路.新相关信息熵和相关信息熵的应用实例结果对比说明新相关信息熵是一种有效且有用的度量非线性系统不确定性的方法.     

基于信息熵和聚类分析的评价模型

建立一个基于信息熵和聚类分析的评价模型,由信息熵确定指标权重,并通过聚类分析进行综合评价。通过实例分析验证该模型的有效性。