基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体肢体运动估计

针对基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的人体肢体运动估计建模困难的问题,提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络(Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net),来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提高肢体运动估计精度的目的.首先,设计深度神经网络从sEMG数据中学习肢体运动状态与sEMG量测之间的映射关系和噪声统计特性.其次,采用渐进量测更新方法对先验状态估计进行修正,减小运动估计的线性化误差,提高PUKF-net模型的稳定性.通过结合深度神经网络和渐进卡尔曼滤波的优势,使得PUKF-net具有良好的模型适应性和抗噪能力.最后,设计基于sEMG的人体肢体运动估计实验,验证了PUKF-net模型的有效性.相较于长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)和其他卡尔曼滤波网络, PUKF-net在肢体运动估计中的均方根误差(Root mean square error, RMSE)下降了14.9%,相关系数R²提高了5.1%.     

基于LabVIEW的多通道sEMG信号检测系统设计

针对多通道信号检测系统在表面肌电信号sEMG(surface electromyography)信号检测分析中的应用,设计了一种基于LabVIEW的多通道sEMG信号检测系统。该系统由前置调理电路、数据接口卡以及LabVIEW软件编程部分组成。利用该系统采集并分析健康受试者完成指力跟踪动作时前臂指总伸肌上4通道sEMG信号时频域的特征值。实验结果表明,该系统能实现4通道sEMG信号的实时采集,并得到与手指力量相关的sEMG信号时域特征和频域特征,验证了所设计检测系统是可行的。     

sEMG信号采集电路设计及其特征提取算法

表面肌电(Surface electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了神经和肌肉的活动功能状态,已获得广泛应用。本文设计了一种sEMG信号采集电路并以单通道形式采集上肢5种动作的sEMG信号,经小波包变换提取6种特征(其中一种引自基于小波变换的特征提取方法)并分别结合PCA和KPCA进行处理;再分别用BP神经网络和SVM进行动作识别。此外,对比了小波变换的特征提取;讨论了KPCA与PCA在特征变换上的差异。所提取的基于小波包变换的6种特征有5种的识别率均超过95.7%,其中引入的高低频系数组合特征在BP神经网络下平均识别率超过99%。基于小波变换提取的5种特征经KPCA变换后也达到较高的识别率。实验结果表明,本文的sEMG信号采集方法及其特征提取方法均达到较好效果。     

基于肌力信号与电刺激感觉反馈的多自由度机械手人机交互控制

为使操作者能够灵活控制多自由度机械手并能感受到机械手的抓取力,提出了一种具有双向信息传输能力的可穿戴式人机交互系统及控制方法.该系统利用压力传感器(FSR)阵列采集与操作者手部动作对应的前臂肌力信号,基于SVM(支持向量机)多类分类器算法实现对手部动作的识别,通过发送动作模式码控制机械手动作.另外,基于经皮神经电刺激(TENS)原理,将机械手抓取力信号转变为电刺激信号刺激体表皮肤,实现机械手抓握力向人体的感觉反馈.实验表明,基于肌力信号和SVM分类器的动作模式识别方法可实现对10种手部动作的识别,成功率不低于95%;电刺激感觉反馈可向人体准确反馈抓取力感并实现盲抓取.     

基于表面肌电信号的肌肉疲劳状态分类系统

为了实现肌肉疲劳状态的准确检测分类,提出一个完整的基于人体表面肌电（sEMG）信号的肌肉疲劳分类与检测系统。首先,通过AgCl表面贴片电极和高精度模拟前端ADS1299采集人体sEMG信号,进行小波消噪等预处理之后,提取可反映人体肌肉疲劳状态的sEMG信号时域和频域特征。然后,在常用特征如积分肌电图（IEMG）、均方根（RMS）、中值频率（MF）以及平均功率频率（MPF）基础上,为更加精细地刻画人体肌肉疲劳状态,引入sEMG信号的频域特征带谱熵（BSE）;为弥补傅里叶变换分析非平稳信号的不足,引入sEMG信号时频特征——基于经验模态分解-希尔伯特变换（EEMD-HT）的平均瞬时频率。最后,为提高肌肉非疲劳和疲劳状态分类的准确度,利用含突变的粒子群优化算法优化支持向量机（PSO-SVM）并对sEMG进行分类,实现人体肌肉疲劳状态检测。征集15名健康男青年进行sEMG信号采集实验,建立sEMG信号库,提取特征进行分类实验。实验结果表明,所提的系统能够进行高精度sEMG信号采集和肌肉疲劳程度的高准确度分类,分类准确率大于90%。     

基于振动相位信号分解的非接触式心率检测

心率是反映人体心血管系统状态的重要依据.基于视频的非接触式心率检测凭借其场景适应能力强、成本低等优势,得到了广泛应用.然而,这种检测方法容易受到光照变化、目标运动等噪声干扰.针对该问题,本文提出了一种基于振动相位信号分解的腕部表皮视频心率提取方法,其核心思想是设计方向选择的复可控金字塔搜索出脉搏信号的带通范围,使用信噪比进行脉搏信号的感兴趣选择,使用鲁棒主成分分析从混合信号中分离出脉搏信号,从而最终实现脉搏信号抗噪的心率检测.本文自行采集了心率检测数据集,并使用脉搏检测仪作为真值进行方法验证.在干扰场景下准确率为97.80％,与3种主流方法对比准确率提升均大于5％.     

基于CEEMD-VMD-SIST算法的sEMG信号降噪方法

针对基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别中,由于传统降噪算法对sEMG信号高频部分分解不当或存在频率混叠现象使得对含噪sEMG信号降噪效果不佳而导致手势识别精度大大降低的问题,提出使用基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与变分模态分解(VMD)组合的滑动区间软阈值(SIST)降噪算法(CEEMD-VMD-SIST)对含噪sEMG信号进行降噪处理;使用CEEMD将含噪信号分解为从高频到低频的多个不同本征模态函数(IMF),根据自相关系数客观界定后续降噪模态分量范围,对选中的模态分量采用VMD的SIST方法进行分解降噪并与部分剩余模态分量进行重构;从实验结果中可以看出,在不同信噪比下,所提算法的降噪性能与传统降噪方法相比,信噪比与均方根误差均有明显改善,可以更大程度上保留信号的有用信息,即所提算法的降噪性能更佳。     

一种基于相关向量机的股四头肌收缩力量估计方法研究

针对可穿戴设备及共融机器人中的力/力矩测量需求,提出了一种基于相关向量机的人体股四头肌收缩力量估计方法,该方法具备采集设备安装方便、鲁棒性强且宜人性好等优点。通过采集人体股四头肌主要肌肉的MMG信号,提取平均绝对值MAV、平均功率频率MPF、样本熵SampEn及2个不同通道MMG信号之间的相关系数CC2Cs四个特征,利用基于稀疏贝叶斯理论的相关向量机算法RVM构建了MMG-肌肉收缩力量模型,并验证了所提方法的有效性和准确度。结果表明,同一参与者的模型估计结果的均方根误差RMSE为8.7%MVC（最大肌肉随意收缩力）,决定系数R2为0.817,该方法是一种有效、适宜应用在可穿戴设备的人体股四头肌收缩力量估计方法。     

高炉铁水质量均方根误差概率加权集成学习建模

高炉炼铁是一个物理化学反应复杂、多相多场耦合的大滞后、非线性动态密闭系统,其关键质量指标―铁水温度、Si含量、P含量、S含量难以直接在线检测,且离线化验过程滞后严重.针对这一实际工程难题,本文提出一种基于均方根误差概率加权集成学习建模算法,用于高炉多元铁水质量的预测建模.首先,为了提高建模数据质量,对高炉原始数据进行时间粒度的统一、数据归一化等数据预处理操作;为了提高建模效率和降低计算复杂度,采用灰色关联分析法提取与多元铁水质量指标关联度最强的关键变量作为建模输入变量.然后,为了提高建模的精度,提出一种均方根误差概率加权集成随机权神经网络(RVFLNs)算法.该算法采用具有快速建模速度的RVFLNs为子模型,使用核密度估计方法估计出子模型的均方根误差概率密度函数曲线,进而求出每个子模型的均方根误差概率并作为自身权重进行加权求和,得到最终的均方根误差加权集成RVFLNs模型.最后,数值仿真验证和工业试验表明:所提算法能够根据实时输入数据的变化对多元铁水质量进行快速准确的预测.     

基于柔性神经树和表面肌电信号的手势识别模型

表面肌电信号因为具有非入侵式、易于采集特点,被广泛应用于康复医疗和行为识别等领域.传统的基于表面肌电信号sEMG( Surface Electromyography)的手势识别通常采用数字信号处理DSP( Digital Signal Processing)芯片或者集合方法研究实时识别问题.这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低.提出一种基于肌电信号与柔性神经树FNT(Flexible Neural Trees)模型的实时手势识别模型.柔性神经树模型通过简单的预定义建立,能够解决人工神经网络ANN( Artificial Neural Network)的结构高依赖性问题.柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率.针对六名参与者的六种手势进行实验,实验结果表明:该模型的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)最低为0.000385,实时识别率最高可达97.53％.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.