具有触觉临场感和肌电仿生控制功能的遥控机械手研究

提出了一种结合触觉临场感和肌电仿生控制技术的遥控机械手控制方法．采集手臂皮肤表面的肌电信号（表面EMG）,结合AR模型和贝叶斯分类方法判断出手部的运动模式,控制机械手完成相应的动作．触滑觉组合传感器以压电材料PVDF为敏感体,安装于遥控机械手的手指上．机械手抓握或触摸物体时产生触滑觉,触滑觉信号经处理后通过电刺激来刺激操控人员,实现触觉临场感;操控者可根据触觉临场感来掌握自己的手部动作．实验表明,所提方法能提高遥控机械手的仿生控制能力．     

叉腰肌奖——年度最佳国产单机游戏

忽如一夜春风来,人人皆练叉腰肌。作为正宗的“国产名词”,叉腰肌当之无愧地成为最佳国产游戏的奖项名称。去年的最佳国产游戏,我们将“白鳍豚奖”理所当然地颁发给了“仙剑四”,白鳍豚虽然濒临灭绝——或许已经灭绝,但是好歹是个实实在在的珍稀物种。但到了今年,我们发现要想评选出一个能担当“最佳”的国产单机游戏,就像在人身上找出那个不知在哪儿的“叉腰肌”一样困难。     

有限元法在人脸三维建模及表情动画中的应用研究

将机械工程中的有限元方法用于人脸的三维建模,利用人脸上提取的99个特征点和一些辅助点,用光滑的样条曲线模拟人脸表情肌分布位置连结成线,由线生成三角面片和四角面片组合的有限元建立的人脸几何模型.给该模型定义合适的单元类型、实常数等参数,定义能与人脸皮肤等效的材料属性,并在眼睛、嘴等动作敏感位置加一定量载荷求解,模拟人脸表情动作.从求解的应力图中可以看出,该几何模型变形均与人脸表情动作时皮肤弹性变形一致.该方法可以快速、准确的进行三维人脸参数化建模,可方便提取特征点进行人脸识别.这种建模方法为人脸三维建模提供了一种新的思路和可靠的理论依据,同时降低了后期人脸识别的难度.     

基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述

表面肌电信号 (Surface electromyography, sEMG) 是人体自身的资源, 蕴含着关联人体运动的丰富信息, 用它作为交互媒介以构建人机交互 (Human-robot interaction, HRI) 系统有天然的优势.通过肌电信号实现人机自然交互的关键是由肌电信号识别出人体运动意图, 通常包括离散动作模态分类、关节连续运动量估计及关节刚度/阻抗估计等三方面内容.本文详细归纳基于表面肌电的运动识别方法研究成果, 总结当前研究的特点; 随后, 介绍基于表面肌电的运动识别技术的应用现状, 并探讨制约其推广的主要问题; 最后, 展望该技术的未来发展.     

一种改进的基于信号能量阈值的表面肌电信号自动分割方法

表面肌电信号中连续动作信号的有效分段提取是对信号分析和处理的前提,提出了一种改进的肌电信号自动分割方法,为实现康复机器人信号全自动分析奠定了基础。该方法将表面肌电信号窗口能量作为肌肉动作始末点的判决标准,给出初始阈值计算公式。同时结合小波变换技术对非动作信号进行滤波,并根据分割点特征提出分割阈值自动调节方法。实验表明,该方法可以自动分割肌电信号,无需考虑测试者自身因素的影响,无需手工设定初值,分割结果准确,精度较高。     

盲信号处理技术在双通道前臂肌电信号识别中的应用

根据肌电信号产生机理,本文对双通道前臂肌电信号建立单输入多输出FIR系统模型 ,由于模型输入未知且不可测,采用了盲信号处理方法对模型参数进行辨识．通过提取模型 冲激响应作为信号特征,能够对握拳、展拳、前臂内旋和前臂外旋四类前臂动作进行识别． 实验表明,该方法仅需建立较低阶数的模型即可达到较好的分类目的,性能要优于传统的AR 模型方法．     

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。     

超声处理对鲢鱼肉肌原纤维蛋白性质的影响

以鲢鱼为原料,研究了超声处理对鲢鱼肉肌原纤维蛋白性质的影响．结果表明：经超声处理后,肌原纤维蛋白的溶解度、起泡性及泡沫稳定性、乳化性及乳化稳定性、热稳定性均随超声时间的延长先提高后下降,且随超声频率的增大而提高．超声处理15min后,与未经超声处理的蛋白相比,80kHz作用下的蛋白溶解度提高了37．59％,起泡性和泡沫稳定性分别提高了59．16％和56．09％,乳化性和乳化稳定性分别提高了51．11％和53．84％,热稳定性提高了32．59％．经超声处理后,鲢鱼肉肌原纤维蛋白的性质可以得到有效的改善．     

改进的禁忌搜索算法在肌电信号情感识别中的应用

针对基于肌电(EMG)信号的情感识别问题,提出了一种新颖的特征选择方法.该方法用相关性分析对原始特征降维,再利用改进的禁忌搜索算法结合Fisher分类器,对高兴、厌恶、悲伤、惊奇、愤怒和恐惧6种肌电信号的情感进行特征选择.实验结果表明,该方法能以较少的特征获得较高的识别率,得到了有利于情感识别系统建立的有效特征子集.     

肌电信号采集系统与计算机的串口通信

肌电信号是在皮肤表面记录下来的神经和肌肉的系统活动时的生物电信号,有很好的临床价值。本文着重介绍了应用VB6.0中的MSComm控件实现肌电采集系统与计算机之间的串口通信。旨在探讨用可视化编程语言实现PC机与肌电信号采集系统之间数据通讯的技术及软硬件实现方案,充分合理地利用系统资源及特点,提高通讯效率。