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1.
分析了电子套结机的工作原理,在对伺服电动机和步进电动机控制方案进行合理选择的基础上,设计了基于CAN总线的电子套结机运动控制系统,并给出了系统的总体结构以及软件实现。实验表明,该系统操作灵活便捷,具有较高的运行效率和较好的缝制精度。  相似文献   
2.
EMG在语音信号识别中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出使用肌电信号的语音识别系统。研究证实从面部肌肉中提取的肌电信号存在语音信息。实验使用(0~9)十个数字,受试者每隔10s重复单词。讲话时用电极记录五个通道表面肌电信号。用短时傅里叶变换提取信号的特征量,并通过主成分分析降维,有效地提取特征量进行模式识别。分类错误范围在15%以下。实验表明表面肌电信号的语音识别系统有着极好的前景。  相似文献   
3.
为提升黑色素瘤图像二分类问题的准确率,针对黑色素瘤图像中存在的有效特征不明显的问题,借鉴特征金字塔思想,提出一种改进的残差网络的黑色素瘤图像分类模型。使用迁移学习,以预训练的ResNet50模型为基础结构,利用改进的注意力机制筛选有效特征,用空洞卷积改进Inception结构并基于该结构构建额外的分支以不同方式提取并融合特征,用加权的方式把分支的特征和ResNet50模型主干提取的特征进行融合。所提模型在ISIC 2017数据集上可以取得87.8%分类准确率,表明了其对解决黑色素瘤图像二分类问题的有效性。  相似文献   
4.
提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90.66%灵敏性,92.52%特异性,◢F◣2分数为0.9055,并且检出了98.56%的癫痫发作,检测延迟为1.32 s,在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能,对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。  相似文献   
5.
基于矩阵变换器的异步电机直接转矩模糊控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
由矩阵变换器驱动的异步电机直接转矩控制(DTC)会导致较大的转矩脉动,只适用于调速要求不高的场合.为了减小转矩脉动,提出了一种模糊控制方法,采用模糊控制器来优化选择电压矢量.MATLAB仿真结果显示直接转矩模糊控制(DTFC)比传统的DTC转矩脉动小,磁链和转矩的综合性能都有所改善,证明了该方法的有效性.  相似文献   
6.
本文介绍了基于CAN总线的第三代自动络筒机通信系统.并对CANbus通信协议进行了描述,解释了第三代自动络筒机优越性,介绍了络筒机各单锭的结构和工作原理,着重对该通信系统的硬件和软件方面做了详细的分析,给出了自动络筒机筒通信系统的硬件图以及PC机向总线发送数据和单锭接收数据的软件流程图。CANbus的高可靠性和DSP的强大处理能力。本通信系统在传输速度、差错率控制.可靠性上都有很好的效果。  相似文献   
7.
弱磁控制是利用直轴电枢反应产生一个反向磁场来抵消永磁磁场,获得等效弱磁磁场,实现电机在基速以上运转.它能提高无刷直流电机调速比,实现基速以上的恒功率控制,从而大大扩大了无刷直流电机的应用范围.本文在讨论瞬时功率理论基础上,提出了一种基于虚拟瞬时功率的无刷直流电机弱磁控制算法.实验结果表明本文提出的弱磁控制算法具有良好的控制性能,其基速以上调速比可达2:1.  相似文献   
8.
在控制机器人的各种方法中,采用生物电信号控制机器人的研究发展非常迅速,成为二十一世纪最热门的研究课题。眼电图EOG(electro-oculography)方法是目前唯一一种信号产生于生物电的眼运动记录技术。本文在对EOG的产生原理及扫视信号提取的方法进行分析的基础上,利用EOG信号提取侧、俯平面的视角变化来实现对机器人进行三维空间移动定位,最后通过仿真实验对整个移动定位控制的有效性进行了验证。  相似文献   
9.
基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识   总被引:1,自引:0,他引:1  
永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永磁同步电机定子绕组的电阻、电感和磁链进行辨识。仿真和实验结果表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能。  相似文献   
10.
为实现高效的自动睡眠分期,提出一种基于周期分割的时域信号处理方法,采用合并增减序列方法对三个通道多导睡眠图记录(2路脑电,1路眼电)进行周期分割,根据信号波形的周期标记睡眠各期的特征波形,提取特征波形在每一帧数据的时长占比与平均幅值作为特征。双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)作为分类器,解决传统机器学习方法无法利用睡眠数据时间上下文信息的缺点。对42?699个样本使用交叉验证方法得到了84.8%的平均准确率,实验结果表明合并增减序列方法可以降低脑电信号分析的复杂度,是一种有效的时域信号处理方法,双向长短时记忆网络可以有效提高睡眠分期准确率,具有良好的应用前景。  相似文献   
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