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71.
提出一种利用小波包变换和支持向量机对手部动作的运动想象脑电信号进行分类的方法。在相关眼动辅助情况下采集想象手部动作时的C3、C4 、P3和P4通道脑电信号,用小波包变换的方法提取4种特征节律波,分别计算每种节律波能量占4种节律波能量之和的比值作为特征,然后将16维特征向量输入支持向量机分类器进行手部动作分类。对上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的分类实验中平均识别率为82。3%,表明眼动辅助能有效提高运动想象脑电信号可分性。 相似文献
72.
73.
就PVDF材料制成的-维触觉传感器的去耦问题作了讨论,采用递推最小二乘估计的方法很好地解决了去耦矩阵的求解问题。 相似文献
74.
机器人语音控制及其实现 总被引:2,自引:0,他引:2
研究语音识别技术在机器人控制系统中的应用,采用了以LPC倒谱系数为特征矢量的模板匹配法来对有限的词汇量进行识别,将识别结果转换成命令并通过串口发送给机器人以控制其运动,实现了机器人的语音控制。 相似文献
75.
76.
WWW上的缓存技术被认为是改进Web性能的有效技术之一.文中分析了基于SOAP协议的缓存系统所要解决的问题,并针对需要解决的问题,给出了相应的方案.这些方案在实际的应用中,可以有效地减少等待时间,提高Web应用系统的性能. 相似文献
77.
针对表面肌电信号的特点,提出了一种应用非线性主分量分析(PCA)提取表面肌电信号特征的新方法.该方法在表面肌电信号滤波的基础上,采用非线性PCA方法完成数据压缩,将多路表面肌电信号转换为一维的特征数据主元,并以主元曲线的形式输出特征提取结果.本文采用基于自组织神经网络的非线性PCA对手臂尺侧腕伸肌和尺侧腕屈肌的两路表面肌电信号进行主元提取,试验结果表明,四种手部运动模式(握拳、展拳、腕外旋、腕内旋)对应的表面肌电信号利用该方法处理后,得到的主元曲线具有很好的类区分性,依据所得主元曲线的形状特征可以有效地进行手部动作类别的识别. 相似文献
78.
脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法.用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4 、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别.对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果. 相似文献
79.
机器人智能和感觉系统 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从机器人发展角度讨论了机器的智能现状,介绍了机器人感觉系统的组成,各种感觉传感器的研究和发展,机器人的多传感器系统和多感觉信息融合,多信息融合技术发展历史回顾,最后简单介绍了机器人多传感器信息融合系统的应用。 相似文献
80.
以小波系数为特征值的Pi-sigma网络识别肌电信号 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效识别肌电信号EMG(Electromyography)的运动模式,利用小波分析的方法对采集的肌电信号进行消噪处理,最大限度地清除混杂在肌电信号中的噪声;然后提取各尺度小波系数最大值作为Pi-Sigma神经网络分类器的输入,完成基于EMG信号多运动模式的识别.与此同时,利用EMG信号的能量特性,对各模式的起始和终止时刻进行界定,配合模式分类器的识别结果控制电动假手完成相应的动作.实验表明,基于小波分析的二次消噪方法能很好地消除混杂在EMG信号中的噪声,在正确的运动模式识别情况下,依据提取的运动模式时间信息,能够方便地实现假手的实时控制. 相似文献