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1.
一种基于低维足底压力特征的静态步态聚类算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了探究足底压力特征在身份识别中的应用,提出了一种静态步态聚类算法.该算法首先从压力测试板提取的静态数据中提取当前常用的足底压力特征,包含全局及局部特征,形成特征向量来表征样本对象;接着利用非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)获取样本在变换特征空间中的映射及低维表示;最后结合模糊C-均值算法(fuzzy C-means algorithm,FCM)对降维后的样本对象进行聚类识别.实验结果显示该算法的聚类正确率达到90%左右;同时与其他算法对比,该算法在精度上具有较大的优势.经过实验验证与对比分析,该算法将样本数据压缩到极低维特征空间时,仍有效保留了样本类别信息,进而得出结论,该算法提取出的足底压力特征是有效的、可行的.  相似文献
2.
两足外骨骼机器人足底压力测量系统   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为实现两足外骨骼机器人行走过程中的步态识别,需精确、可靠地获取其足底压力载荷的分布情况。研制一种高灵敏度具有强抗偏载能力的小型轮辐式足底压力传感器,并针对该传感器输出电压只有几十微伏的微弱信号特点设计制作了具有斩波自稳零功能的多路前置信号放大调理电路板。为减小温度等因素产生的非线性误差,设计了传感器恒电流源供电模块。系统采用基于PC的控制器,多通道信号高精度同步采样,通过实际样机试验表明电路实现高增益放大的同时输出噪声峰峰值小于3 mV,且长时间样机试验,信号几乎不存在零漂,具有较好的稳定性。系统结构合理,可靠性高,可适用于仪表信号的处理。  相似文献
3.
足底压力信息的研究对人体健康状况评估和某些疾病预测具有重要意义。提出了一种可穿戴式足底压力检测系统的实现方法。该方法充分考虑了穿戴式检测工具的方便灵活和低功耗要求,采用薄片式力敏电阻器(FSR)和低功耗微小器件,将整套系统集成于鞋垫中,体积小巧,功能实用。实验结果表明:介绍的系统可以实时采集足底压力信号并在计算机上显示压力波形,系统有较好的灵敏度、准确性和可穿戴性,低功耗运行,满足足底压力检测和人体步态分析等实际需要。  相似文献
4.
提出一种基于足底压力分布时空HOG的步态识别算法,在特征层对足底压力的时间域和空间域信息进行融合.首先寻找足底总压力时间曲线上的极大值和极小值等几个特征点,利用这几个特征点所对应时刻的足底压力分布来构建时空HOG特征向量,最后采用SVM进行步态识别.采集不同行走速度下30人的单步足底压力分布数据进行实验,在不区分样本速度的情况下,该方法的识别率为93.5%.实验结果表明足底压力分布时空HOG特征能较好地刻画步态动力学特征,且具有良好的速度适应性.  相似文献
5.
Systems engineering aims to produce reliable systems which function according to specification. In this paper we follow a systems engineering approach to design a biomedical signal processing system. We discuss requirements capturing, specification definition, implementation and testing of a classification system. These steps are executed as formal as possible. The requirements, which motivate the system design, are based on diabetes research. The main requirement for the classification system is to be a reliable component of a machine which controls diabetes. Reliability is very important, because uncontrolled diabetes may lead to hyperglycaemia (raised blood sugar) and over a period of time may cause serious damage to many of the body systems, especially the nerves and blood vessels. In a second step, these requirements are refined into a formal CSP‖ B model. The formal model expresses the system functionality in a clear and semantically strong way. Subsequently, the proven system model was translated into an implementation. This implementation was tested with use cases and failure cases.Formal modeling and automated model checking gave us deep insight in the system functionality. This insight enabled us to create a reliable and trustworthy implementation. With extensive tests we established trust in the reliability of the implementation.  相似文献
6.
We have developed a new sensor prototype for plantar pressure measurements during gait. The mechanical stress at the plantar surface has two components, pressure acting normal to the surface and shear stress acting tangential to the surface. The shear stress can be further divided into anterior–posterior (AP) and medial–lateral (ML) components. The developed sensor simultaneously measures both normal and shear stresses. It utilizes commercial polyvinylidenefluoride (PVDF) material and consists of four separate sensor elements. This paper presents the sensor development and calibration for each force components. A shaker providing dynamic excitation force was used in the calibration. Average sensitivities computed from the results were (12.6 ± 0.8) mV/N for the normal force, (223.9 ± 20.3) mV/N for the AP shear force and (55.2 ± 11.9) mV/N for the ML shear force. A preliminary plantar pressure measurement was also done. The results obtained were promising. However, the sensor developed here is the first prototype. In future, a matrix sensor based on this principle is planned to be constructed.  相似文献
7.
运动过程中,人体的步态特征可以在足底压力图像上有准确的记录,而这也就可以成为判断步态正常与否的一条有效依据.通过一组压力传感器阵列获取人体运动过程的足底压力分布数据,提取步态的运动学和动力学特性.在此基础上,采用极限学习机(Extreme learning machines,ELM)神经网络聚类算法对足底压力数据进行分析,完成正常与异常步态的分类辨识工作.本文从实际临床数据出发,对前交叉韧带断裂患者进行步态分析,并据医生的临床诊断结果进行校验.该方法在步态分析上取得了较为良好的效果,仿真结果表明了其有效性.  相似文献
8.
人体的运动姿态检测和行为分析具有广泛应用价值.设计了一种基于足底压力的人体姿态检测和行为分析系统,系统由压力采集模块、数据处理模块、无线通信模块和行为分析软件组成.姿态检测系统获取足底压力数据,采用蓝牙方式进行数据通信,行为分析软件使用支持向量机多分类方法实现坐、站、走、跑和爬楼5个经典人体姿态的区分.实验证明该系统对人体姿态具有较好的识别精度和可靠性,可以用于人体姿态检测和行为分析.  相似文献
9.
通过对跌倒行为特性的研究,提出了人体跌倒鲁棒检测方法.采用穿戴式跌倒检测装置,将加速度传感器和倾角传感器安置于腰间,压力传感器安置于脚底,用于采集人体运动中的姿态加速度信息、倾角信息和脚底压力信息,采用主成分分析法提取姿态变化特征量,并运用支持向量机对特征量进行分析和判断,判断人体是否跌倒.通过试验测试验证,所提出的方法对跌倒检测具有较高的鲁棒性.  相似文献
10.
龚玮  宋爱国 《测控技术》2012,31(3):28-31
足底压力的大小与分布能反映人体腿、足的结构和功能及整个身体姿势等信息。测试、分析足底应力,对小儿脑瘫的早期诊断具有重要意义。因此研制了一套足底压力分布测量系统并测评其应用价值。本系统由硬件和软件两个部分组成。系统硬件包括12个FlexiForce薄膜测力传感器、信号转换电路、51单片机采集电路;系统软件主要由实时采集模块、数据存储模块、数据计算分析和显示模块等组成。  相似文献
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