张建法
- 作品数：3 被引量：27H指数：2
- 供职机构：苏州大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于小波变换的多特征融合sEMG模式识别被引量：24
- 2016年
- 针对单一特征值表征能力差的情况,根据小波变换的多分辨分析思想,采用基于多种母小波的多特征融合的特征提取方法对表面肌电信号进行特征提取。本实验对十名测试人员进行肌电信号的采集,对日常生活中的四个基本下肢动作进行测试。首先,分别基于DB、Dmey和Bior三种不同的母小波,采用离散小波变换通过不同的分析方法对表面肌电信号进行多尺度分解。然后,通过分析发现,不同肌肉在不同特征提取方式下表征效果存在差异,为了结合不同特征方式的特点对基于不同小波基的特征值进行融合分析并比较。最后,将特征值分别输入到Elman神经网络和BP神经网络进行模式识别并比较分析。实验结果表明:通过对不同特征值进行识别比较,融合处理的特征值可以达到98.7%的识别率,并且,BP神经网络相较于Elman神经网络识别效果更好。
- 于亚萍孙立宁张峰峰张建法
- 关键词：表面肌电模式识别多特征融合小波变换
- 基于C形臂的手术导航相机标定方法被引量：1
- 2016年
- 针对基于C形臂的手术导航系统中相机标定这一关键技术中存在的过渡环节过多、参数求解过程复杂等问题,提出一种完全忽略相机模型的解决方法。该方法完全忽略相机模型,在映射参数求解过程中简化了过渡环节,使得算法实现变得高效;同时,提出了带有双层金属球的校准靶,通过识别小球的投影数据来实现相机标定。在校准点验证实验中,可以验证经变换后的坐标的残余误差均不超过0.002像素;在导航验证实验中,借助初步搭建的导航平台成功实现了探针取点及穿孔。实验结果表明,该相机标定方法的精度能够满足手术导航系统的精度要求。
- 张建法张峰峰孙立宁匡绍龙
- 关键词：C形臂相机标定手术导航系统
- 基于神经网络的踝关节康复并联机器人的逆运动学的精确求解被引量：2
- 2020年
- 为了解决目前康复领域踝关节康复并联机器人的逆运动学方面的精度与实时性要求,本文通过结合踝关节康复机器人运动学模型,利用反向传播神经网络求解了机器人逆运动学问题。首先通过机器人逆运动学方程产生神经网络训练集,神经网络经过训练集的训练学习。经过训练后神经网络能够准确地求解并联机器人的位置和姿态。其算法具有运算简单、求解效果好等特点。为进一步提高求解结果精度,采用迭代计算进行误差补偿。计算结果表明该方法迭代次数少,计算精度高且计算速度接近机器人实时控制的要求。
- 葛开友程希为张建法李锦忠程晓匡绍龙
- 关键词：康复机器人并联机器人神经网络反向传播网络误差补偿
