国家自然科学基金(61172134)
- 作品数：19 被引量：101H指数：6
- 相关作者：罗志增席旭刚张启忠马玉良何海洋更多>>
- 相关机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省国际科技合作项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生一般工业技术更多>>
- 基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别
- 针对表面肌电信号(sEMG)非线性非平稳等特点,提出一种基十小波包熵和支持向量机的表面肌电信号多运动模式识别方法。该方法利用小波包系数能量分布分析表面肌电信号特性,结合信息熵分析其不确定性和复杂性,先对表面肌电信号进行小...
- 席旭刚金燕朱海港高云园
- 关键词：表面肌电信号支持向量机模式识别
- 文献传递
- 基于小波包变换的眼电信号特征提取及分类被引量：3
- 2014年
- 眼电信号是人机交互系统中的一种重要的信息源,该文提出了一种眼电信号特征提取与分类算法。首先研究小波包变换,提出以小波包分解系数作为眼电信号特征,通过支持向量机进行分类识别。在实验室环境下,采用该方法对6名眼部功能正常测试者的样本数据进行分类,平均识别率达到96.83%,具有很高的实用价值。
- 周婷婷罗志增
- 关键词：小波包变换支持向量机
- 基于NA-MEMD和二维互信息的脑电特征提取方法
- 为了从非平稳性、低信噪比的运动想象脑电信号中准确地提取和分类感兴趣的频带信息,本文提出了噪声辅助多变量经验模式分解(NA-MEMD)和二维互信息相结合的脑电特征提取方法。首先使用NA-MEMD算法对多通道EEG信号进行分...
- 佘青山韩笑高云园罗志增
- 关键词：CSP
- 文献传递
- 一种基于新型阈值函数小波去噪方法被引量：5
- 2015年
- 传统小波阈值去噪方法中,软阈值法连续性好,但保真效果差,而硬阈值法可保留更多信息,但是在分界点处会产生振荡,即伪Gibbs现象。为了提高信号的保真效果,减少振荡现象,提出了一种新的阈值函数,该函数阈值介于软阈值与硬阈值之间,且是连续函数。方法既减小了软阈值固定偏差带来的失真,又消除了伪Gibbs现象。仿真结果表明,新方法的信噪比与均方误差均优于传统的阈值去噪方法。
- 姚家扬罗志增
- 关键词：小波去噪阈值函数信噪比
- 匹配滤波和ICA消除触觉传感器工频噪声
- 针对触觉传感器信号易受机器人动力系统的电磁干扰而带来工频噪声,设计一种采用匹配滤波和独立分量分析消除触觉传感器工频噪声的新方法。首先通过匹配滤波判断触觉传感器信号中是否含有工频噪声,其次运用独立分量分析法消除相应的工频干...
- 席旭刚朱海港高发荣高云园
- 关键词：触觉传感器匹配滤波独立分量分析
- 文献传递
- 基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法被引量：5
- 2013年
- 针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。
- 何海洋罗志增
- 关键词：脑电信号盲源分离K近邻互信息
- 双树复小波特征在运动想象脑电识别中的应用被引量：10
- 2014年
- 提出了一种基于双树复小波变换的运动想象脑电信号特征提取方法。针对传统离散小波抗混叠性差的缺陷,采用双树复小波变换对脑电信号进行分解与重构,得到各子带信号能量并进行归一化处理,选取α、β节律信号的归一化能量作为想象运动的特征进行SVM分类。通过对仿真信号的分析,证实双树复小波变换具有良好的混叠抑制能力和抗噪性。最后选用国际脑机接口竞赛和实验室实测的运动想象数据进行分类识别。实验结果表明,双树复小波变换是一种有效的特征提取方法,其运动想象特征的识别率要优于常用的特征分析方法。
- 罗志增周镇定周瑛何海洋
- 关键词：脑电信号双树复小波变换特征提取
- 一种基于SA4多小波的脑电信号消噪方法被引量：9
- 2016年
- 为了在脑电信号消噪时更好地保留细节信息,提出了一种基于SA4多小波的脑电信号消噪方法。采用重复采样预滤波方法对脑电信号预处理,利用SA4多小波分解算法处理并得到多维多小波系数。对各层多小波系数软阈值处理后,进行多小波重构得到消噪后的脑电信号。仿真结果表明,相比于db4小波算法,SA4多小波算法能使脑电信号具有更佳的信噪比和均方误差,并能减少消噪时的信息丢失。
- 任通罗志增孟明姚家扬
- 关键词：脑电信号消噪预处理信噪比
- 基于WKFDA的肌电信号跌倒检测研究
- 针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题。本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的s EMG的模糊熵特征作为特征向量,然后采用本文提出的加权核Fisher线性判别方法（WKFDA）进行模式...
- 席旭刚左静罗志增
- 关键词：表面肌电信号模糊熵模式识别
- 文献传递
- 基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别被引量：1
- 2013年
- 提出了一种基于归一化AR模型谱值和Mahalanobis距离的想像手部运动脑电信号识别方法.对C3和C4电极脑电信号进行AR模型谱估计,将肢体运动相关的Mu节律(8~12Hz)和Beta节律(20~24Hz)谱值归一化作为特征值,构成的二维特征向量提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式识别.对国际BCI竞赛相关数据进行测试,最高分类正确率和最大互信息分别达到了92.86%和0.653 9bit,优于目前已发表成果的识别水平.
- 周瑛罗志增
- 关键词：脑电信号运动想像归一化脑-机接口
