温针传热研究与电子温针的研制

温针临床疗效显著、应用范围广,但其操作有许多不便之处。温针疗效来源于针刺手法和温热刺激,艾炷燃烧产生的温热刺激在治疗中起着重要的作用,因此有必要研究其热量传递过程,并模拟温热刺激,研制电子温针。本文采用有限元方法分析温针稳定工作时组织内的温度场分布,并在此基础上,研制毫针微型加热装置。研究认为由于金属针身的快速导热能力,组织内的热量主要集中在针身和针身附近,从而热量能更加有效地作用于穴位,获得更好的疗效。针身的热传导在组织内传热中发挥着重要的作用。所研制的电子温针依靠针身传导热量到穴位处,使皮肤进针点的温度根据临床治疗要求在37--45℃范围内可调。     

基于双通道表面肌电信号的在线手势识别系统研究

为了获得更加便捷和简单的人机交互方式,采用由Arduino UNO开发板和肌电传感器组成的双通道表面肌电信号采集系统采集手前臂的表面肌电信号,并在上位机中利用MATLAB(R2018b)对采集到的信号进行预处理、活动段检测、特征提取和分类器训练与预测;在识别出手势动作之后,利用GUI界面实时地显示出识别结果。该系统从肌电信号到手势识别、再从手势识别到计算机系统的人机交互方式展现了巨大的潜力和应用空间,尤其是在虚拟现实领域。     

一种集成遗传算法与模糊推理的粗糙集数据分析算法

粗糙集数据分析的主要优点在于它不要求任何关于被处理数据的先验或额外的知识,文章利用其对数据库进行分析计算,自动获取数据库在各个层次上的规则集。在保证量化后的数据库具有最大一致性的前提下,利用遗传算法求取连续属性值的最优量化区间个数及各个区间分点值。同时将量化区间进行模糊化,将清晰规则集转化为模糊规则集,利用模糊推理进行决策以提高鲁棒性。通过对UCI中几个数据库的测试验证了所提出算法的有效性。     

Analysis of sEMG signal for KOA classification

The sEMG signals are collected from the vastus lateralis,vastus medialis,biceps femoris,and semitendinosus of lower extremity during level walking among control subjects and knee osteoarthritis (OA) pa...     

基于模糊积分和遗传算法的分类器组合算法

将多个分类器进行组合能提高分类精度。基于模糊测度的Sugeno和Choquet积分具有理想的特性,因此该文利用其进行分类器组合。然而在实际中难以求得模糊测度。该文利用两种方法求取模糊测度,一是分类器对样本数据的分类能力,另一种是根据遗传算法。这两种方法均考虑了每个分类器对不同类的分类能力不同这一经验知识。实验中对UCI中的几个数据库进行了测试,同时将该组合方法应用于一多传感器融合工件识别系统。测试结果表明了该算法是一种计算简便、精度较高的分类器组合方法。     

粗糙集理论中不确定性的粗糙信息熵表示

1 引言粗糙集理论从新的视角对知识进行了定义,把知识看作是关于论域的划分,认为知识是具有粒度的(granularity),即知识是粗糙的。知识的粒度越大,其越粗糙,知识含量就越少。并认为知识的不确定性是因知识粒度太大引起的,知识的粗糙性越大,则其不确定性也越大。在粗糙集理论中,一个集合由其上逼近集合和下逼近集合来近似,因此集合存在着不确定性。另一方面,在信息论中,信息熵的概念从物理概念上反映了知识库的知识含量、不确定性及随机性的本质。因此,本文从信息熵的角度更深刻地反映知识的不确定性及集合的不确定性。     

模糊PID控制器及在DCS系统中的应用

本文提出了一种基于模糊规则的PID控制器的设计方法。这种方法首先通过建立模糊规则和进行模糊推理来确定PID控制器的Kp,Ki,Kd等参数,而后由PID控制规律控制广义对象。实验结果表明,本文所设计的模糊PID控制系统比常规PID控制系统具有更优良的控制品质。     

步态分析及在功能性电刺激系统中的应用

文中提出一种足下垂功能性电刺激实时控制算法—基于自适应阈值的足下垂FES启停控制算法:将患者的小腿角速度信号和步态过程结合分析,在每一个步态周期内实时识别脚尖离地和脚跟着地2个关键时刻点。在脚尖离地时对患者患肢胫骨前肌施加电刺激,输出基于阈值和耐受值的梯形波,在脚跟着地时停止电刺激。实验验证了算法的可行性,通过分析步态的角速度信息和设计的启停控制模式可以辅助患者行走,在一定程度上帮助患者改善步态。     

基于惯性传感器的穿戴式步态分析系统设计与实现

步态分析是对下肢运动情况量化评估的重要手段.本文采用基于惯性传感器的步态时空参数估计算法,根据穿戴在小腿上的惯性传感器节点检测步态事件点,再对穿戴在脚跟处的惯性传感器加速度信号进行双重积分计算步长,根据步态时相校正加速度信号以提高步长估计精度.本文设计并实现了基于惯性传感器的步态数据节点采集,完成了硬件和软件的设计.为了验证系统的可靠性和准确性,对3个志愿者进行实验.比较本文设计的步态分析系统和商用locometrix步态分析仪的结果,步长、步速和步频的平均相对误差分别为5.21％、4.51％和11.87％.结果表明利用本文研制的穿戴式步态分析系统能精确估计步态时空参数.