何美燕
- 作品数：10 被引量：36H指数：2
- 供职机构：上海大学机电工程与自动化学院自动化系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信建筑科学更多>>
- 基于Java3D的脑机交互应用系统设计
- 2012年
- 目的为在理想环境下研究脑机交互(brain computer interface,BCI)系统,并为系统的实际应用开发做铺垫,本文基于Java3D设计了脑机交互应用系统。方法 EEG信号经分析处理后转换成的实时控制命令,通过TCP/IP协议传给Java3D应用系统,实时控制虚拟小车运动。该应用系统的设计分三步:首先搭建虚拟场景,包括对场景模型的建立以及对场景的布局设计;其次设计虚拟小车的运动,实现小车前进和旋转的连续运动;最后对场景中的模型配置进行碰撞检测,用基于运动想象的EEG分析结果实时控制小车运动,检验本系统的功能。结果 EEG信号可以实时控制虚拟小车进行连续运动,且碰撞检测功能正常。结论研究结果初步证明该应用系统的可行性,为BCI应用系统的设计提供了新颖思路并奠定了良好基础。
- 刘丽杨帮华陆文宇何美燕
- 关键词：JAVA3D应用系统
- 基于LabWindows/CVI与Matlab混编的在线BCI系统被引量：1
- 2012年
- 基于LabWindows/CVI和Matlab设计一个BCI在线控制系统,对8Hz～30Hz的运动想象脑电信号提取时域均值、中值偏差估计、瞬时能量均值、AR模型参数等特征,应用增量式支持向量机进行分类,实现人脑对虚拟汽车直接控制。系统采用了多线程技术,保证各项工作的同时进行,在CVI中完成脑电数据采集、Matlab调用和控制指令的发送,在Matlab中进行脑电模式识别,两个程序共同完成对虚拟汽车的运动控制。经过实际测试证明,该系统具有操作简单方便、界面友好、可扩展性强、效率和可靠性高等优点,进一步推动了BCI的应用。
- 郑晓明杨帮华陆文宇陆文宇
- 关键词：LABWINDOWS/CVIMATLABACTIVEX混合编程
- 脑机接口中基于BISVM的EEG分类被引量：1
- 2013年
- 针对脑电信号(EEG)分类问题,提出基于批处理增量式支持向量机(BISVM)的分类方法.将所有数据通过批处理进行分组,采用第1组数据在SVM中建立初始分类器模型,将剩余组内数据顺序作为新增样本,对满足卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件的样本进行增量学习和减量去学习,不断判断KKT条件并更新参数,丢弃错误样本,对初始分类器模型进行更新.对2008年脑机接口竞赛数据及本实验室采集数据,用小波包分解(WPD)结合共空间模式(CSP)进行特征提取,SVM、ISVM及BISVM分类.结果表明,BISVM的平均分类准确率相对SVM及ISVM分别提高了3.3%及0.3%,BISVM平均训练时间相对ISVM从1.076s减少到0.793s.BISVM为改善计算机对大脑的适应性,实现快速实时在线的脑机接口系统奠定基础.
- 杨帮华何美燕刘丽刘丽
- 关键词：脑机接口脑电
- 脑机接口中基于WPD和CSP的特征提取被引量：27
- 2012年
- 针对脑机接口(brain computer interface,BCI)中2类运动想象任务的特征提取问题,提出了一种小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与共同空间模式(common spatial pattern,CSP)相结合的脑电信号特征提取方法。该方法首先选择7个重要导联的脑电(electroencephalograph,EEG)信号,用‘haar’小波基进行三阶WPD分解;然后对每个导联分解后的其中5个子带进行重构,获取相关频域信息;最后对重构后信号利用CSP特征提取,获得六维特征向量。CSP与WPD相结合能够充分利用WPD的时频特性,有效避免CSP要求输入导联数过多、缺乏频域信息等缺陷。对2008年国际BCI竞赛数据和本实验室实验数据,采用该方法进行特征提取,通过概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)分类。2种数据源分类正确率分别为92%和80%,相对于单纯的CSP特征提取,正确率分别提高5%和20%。实验结果表明:WPD与CSP相结合的特征提取算法能提取明显的特征,进而提高BCI的识别正确率。
- 杨帮华陆文宇何美燕刘丽
- 关键词：脑机接口脑电小波包分解
- 基于CVI的批量气体传感器数据采集系统设计被引量：2
- 2013年
- 文中设计了一个基于CVI的批量气体传感器数据采集系统,主要由气体传感器、NI采集卡、计算机及CVI软件组成。传感器数据通过串口发送到采集卡的数字I/O端口,进而上传到PC机,同时,PC机也可以发相关的操作命令到数字I/O端口,进而传送到传感器。该采集系统可以对批量传感器进行数据采集、记录、EEPROM读写、零点校准及多灵敏度校准等操作。编写的CVI软件是核心,该软件采用定时器和多线程编程技术,充分发挥了CVI函数库及NI采集卡的强大功能,确保了各项操作之间独立,具有操作简单便捷、界面交互友好、批量任务处理、可拓展性强的优点。
- 何亮飞杨帮华张永怀何美燕王倩
- 关键词：多线程LABWINDOWSCVI虚拟仪器
- 基于CVI与Matlab相结合的BCI在线应用系统
- 2014年
- 结合CVI与Matlab,设计了一个脑机接口在线应用控制系统。首先,在CVI中通过TCP/IP实时接收脑电信号,通过触发回调函数对接收到的数据进行实时更新;其次,通过软件接口启用Matlab,将更新后的数据送入Matlab,在Matlab中对数据进行预处理、特征提取及分类;最后,在CⅥ中通过软件接口获取Matlab中识别出的类别号,并实现对虚拟车在线实时控制。系统采用多线程技术,充分发挥了软件优势互补的特点,可推动BCI的在线应用。
- 杨帮华何美燕韩志军何亮飞
- 关键词：LABWINDOWS/CVIACTIVE脑机接口
- 脑机接口中一种多类运动想象任务识别新方法
- 2015年
- 目的针对脑机接口中三类运动想象任务,提出一种最小二乘法自适应滤波结合独立成分分析以及样本熵(RLS-ICA-Samp En)、多类共同空间模式(CSP)、增量式支持向量机(ISVM)相结合的脑电识别新方法,以解决脑机接口中多类运动想象正确率低的问题。方法首先采用ICA将EEG分离,然后利用样本熵自动识别分离后的噪声,再采用RLS对识别出来的噪声进行滤波,最后进行信号重构,得到去除噪声的脑电信号。多类CSP采用"一对一"CSP与多频段滤波相结合,对去噪后的脑电信号进行特征提取。通过"一对多"方式的ISVM对三类运动想象脑电信号获取的特征向量进行分类。为检验新方法的有效性,将本文方法与多类CSP+ISVM(方法 1)及RLS-ICA+多类CSP+ISVM(方法 2)进行比较。结果对三类想象任务而言,本文方法识别正确率与方法 1和2相比均高8%左右。结论与方法1和2比较,RLS-ICA-Samp En、多类CSP、ISVM相结合的脑电识别新方法能更好地适用于多类运动想象任务识别。
- 韩志军杨帮华何美燕刘丽
- 关键词：脑机接口独立分量分析
- 一种基于Matlab和DSP的运动想象脑机接口实现方法
- 本发明涉及一种基于Matlab和DSP的运动想象脑机接口实现方法，包括进行Matlab仿真和DSP具体应用，其中Matlab仿真部分包括三个大步骤：首次训练—建立识别模型、模型更新—建立更新识别模型、在线仿真—建立最佳识...
- 杨帮华陆文宇刘丽何美燕韩志军
- 文献传递
- 基于CVI的气体传感器自动标定系统设计被引量：2
- 2012年
- 系统由传感器、流量计、温箱、测试板及计算机软硬件组成。采用LabWindows/CVI编写软件程序,功能包括:控制温箱实现对传感器的定时保温;控制流量计实现对传感器定时定量通入比例气体;通过测试板采集传感器数据;对采集数据自动整理。该软件采用多线程编程,充分发挥CVI函数库的强大功能,保证各项工作同时进行,具有界面友好、运行速度快、成本低、可靠性高的优点。经过PC机与下位机的通讯测试,系统可有效地实现对传感器的自动标定。
- 何美燕杨帮华陆文宇张永怀潘中桥
- 关键词：气体传感器多线程LABWINDOWSCVI串口通信
- 多红外火焰探测中基于决策树的火灾识别被引量：3
- 2013年
- 在多红外火焰探测系统中,提出了一种基于决策树的火灾识别算法。按照特种火灾探测器的国家标准实验的要求,获取实验数据。该算法首先对五个红外火焰探测器获得的数据进行多窗口重叠交叉预处理,然后提取六个火灾特征作为决策树的分类属性,对决策树进行训练、剪枝,最后得到火灾识别的最优决策树模型。将该识别模型应用于在线火灾识别,实验结果表明该决策树分类算法的准确率可以达到95.2%,识别速度在2s以内,较其他的分类识别算法有更高的准确率和更快的识别速度,具有很好的实用性。
- 杨帮华刘燕燕何美燕程智
- 关键词：火焰探测火灾识别决策树
