基于表面肌电信号小波包熵的情感识别

情感识别是情感计算的一个关键问题。针对表面肌电信号（EMG）的非平稳性,根据小波包变换在不同时频段均能精确的刻画信号,并提供丰富模式信息的特点,提出利用小波包熵方法对不同情感状态下的表面肌电信号进行分析。实验表明,该方法对情感的唤醒度识别效果较好。     

基于WPT和LDA的表面肌电信号特征识别方法

针对时域特征参数在表面肌电信号(SEMG)模式识别过程中的局限性,提出一种小波包变换(WPT)和线性判别分析(LDA)相结合的新方法;通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,应用小波包变换对表面肌电信号进行多尺度分解,提取小波包系数并计算其均方根作为特征参数,应用线性判别分析对表面肌电信号数据进行分类识别;实验结果表明,采用此方法成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,与时域参数相比,此方法更能有效提取表面肌电信号信息,且有较高的动作识别率,识别率高达98.2%。     

基于小波包最佳基包解的特征表示

特征提取是信号识别与分类中的重要一环，对提高系统的准确、改善系统性能起着关键的作用。利用小波包变换对信号进行特征提取是近年来发展起来的一种新的特征表示手段，在许多领域中已获得了成功的应用。论文首先回顾了采用小波包变换对信号进行分解的过程，并在此基础上研究了基于小波包变换的特征表示与提取方法。     

基于小波包变换的肌电信号特征提取

本文提出一种新的基于小波包变换的特征提取方法,提取表面肌电信号进行小波包变换后得到的信号的协方差矩阵的特征值的最大值作为特征值。利用该方法对表面肌电信号提取特征值构建特征矢量,送入Elman神经网络对手部6种动作模式进行识别,在Matlab平台上进行实验仿真。实验结果表明,该方法取得了很好的识别效果。     

基于改进小波包与样本熵的表面肌电信号特征提取

针对表面肌电信号(sEMG)进行小波包分解后子空间维数较大导致部分子空间的特征信息被减弱和相邻子空间的频率接近会导致不同程度的信息冗余问题,提出了一种基于改进小波包与样本熵相结合的特征提取方法.在对原始sEMG进行小波变换的同时,对其某一高频子空间也进行小波变换,提取改进小波包分解后四个低频子空间的样本熵作为特征.在智能轮椅平台上进行实验,实验结果显示采用基于该算法的轮椅系统不仅正确识别率较高,而且稳定性更好.     

基于多通道sEMG小波包分解特征的人手动作模式识别方法

为了满足主动康复训练和人机交互等复杂应用场景对多样性的人手运动模式识别需求,提出了一种基于多通道表面肌电信号sEMG小波包分解特征的人手动作模式识别方法。通过实验对比分析,确定了最佳采样布局方案,通过采集前臂表面肌电信号,设计了基于数字滤波器的肌电信号活动段自动标识算法,能快速准确完成样本动作标签的制作。以原始肌电信号的小波包分解系数作为特征向量训练分类器。通过对比不同隐含层节点数对分类器模式识别准确率的影响,最终确定BP神经网络模式分类器的所有结构参数。设计并训练完成了BP神经网络人手运动模式分类器。对9种手部运动的平均识别率达到93.6%,计算时间小于150ms。     

基于小波包最佳基分解的特征表示

特征提取是信号识别与分类中的重要一环,对提高系统的准确、改善系统性能起着关键的作用。利用小波包变换对信号进行特征提取是近年来发展起来的一种新的特征表示手段,在许多领域中已获得了成功的应用。论文首先回顾了采用小波包变换对信号进行分解的过程,并在此基础上研究了基于小波包变换的特征表示与提取方法。     

基于小波变换的肌电信号识别方法研究

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大值构造特征矢量输入神经网络分类器进行模式识别,经过训练能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂内旋、前臂外旋四种运动模式。实验表明,基于小波变换的神经网络分类方法所需的数据短、运算快,对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景。     

基于小波的PCA—Butterworth表面肌电信号去噪法

表面肌电信号(sEMG)是一种微弱的生物电信号,采集过程中由于硬件或环境等各种因素干扰,经电极放大,将会采集到噪声,在使用表面肌电信号信号前,除了选取高性能设备和优化实验方案来减小影响以外,还应该使用合适的预处理算法对信号进行滤波去噪,本文提出了一种基于小波的PCA-Butterworth的去噪算法,不仅能去除高频的噪声,对于与信号频谱重叠的噪声也能进行有效的分离。     

基于小波包分解的虹膜识别算法

特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。     

基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法

提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法.用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果.     

基于稀疏表示与小波特征的人脸识别分层框架

基于稀疏表示的人脸识别研究,非线性特征的选择研究较少。提出分层使用人脸图像的小波特征,进行稀疏表示人脸识别框架。框架首先对样本人脸进行小波变换,构造小波低频和小波高频过完备人脸字典;识别阶段首先使用人脸图像的小波低频特征进行稀疏表示,计算类别模糊稀疏,然后根据模糊系数输出类别标签或进行高频特征的稀疏表示与识别。实验结果表明,基于小波特征和稀疏表示的人脸识别分层框架提高了识别的准确率,且对遮挡很鲁棒。     

小波包熵在水下目标识别中的应用研究

研究了基于小波包变换和Fisher线性分类器的水下目标识别方法。小波包是在小波变换的基础上发展起来的时频分析方法,能够对非平稳信号提供更丰富的时频信息。通过对水下目标辐射噪声信号进行小波包分解,提取小波包分解的终端节点的熵值作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计的分段线性分类器对水下目标进行分类识别。仿真结果表明,以小波包熵作为特征矢量的分类方法具有较高的识别正确率。     

一种基于临界带宽的新小波包变换算法

针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法,该算法借鉴传统倒谱特征参数(MFCC)提取的过程并在该过程中引入临界带宽(Critical Bandwidth)的概念。在基于高斯混合模型的说话人识别系统中进行实验,结果表明在选取不同小波包函数的情况下,该算法所取得的识别率较MFCC参数均有提高。     

基于小波包统计量的音频隐秘检测算法

提出了一种基于小波包分解和多类支持向量机分类的音频隐秘检测算法,该算法首先对音频文件进行小波包分解,然后根据小波分解系数绝对值和绝对值线性预测的误差生成特征向量,并采用多类支持向量机进行模式分类。在不同嵌入率下对几种常见的隐秘软件生成的隐秘音频进行仿真试验,结果表明,该算法具有较强的通用性,对于隐密音频文件具有较高的识别率。     

基于小波分解和优选的VLBP特征的表情识别方法*

提出一种基于小波分解和优选的VLBP特征的表情识别方法。该方法首先通过小波分解将原始图像分为几个不同频率的子图像来增强图像信息,然后用VLBP算子对不同频率的子图像运用不同的分块大小提取特征,采用神经网络贡献分析对特征进行选择,最后用SVM分类器进行识别。实验表明,该方法比单纯从原图像中提取VLBP特征更加有效,识别率更高,并且VLBP特征的提取速度快,可用于实时的人脸表情识别。