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基于支持向量机研究肌肉多运动模式识别

中国组织工程研究与临床康复 2008年第35期12卷 6844-6846页

作者：杨广映台州学院物理与电子工程学院电子系浙江省台州市318000

针对传统神经网络模式识别率低、收敛速度慢等缺点,提出用支持向量机处理表面肌电信号。采用小波变换对表面肌电信号进行分析,提取小波变换系数的标准方差作为表面肌电信号特征;随后引入支持向量机对肌肉进行展拳、握拳、腕外旋、腕内旋... 详细信息

针对传统神经网络模式识别率低、收敛速度慢等缺点,提出用支持向量机处理表面肌电信号。采用小波变换对表面肌电信号进行分析,提取小波变换系数的标准方差作为表面肌电信号特征;随后引入支持向量机对肌肉进行展拳、握拳、腕外旋、腕内旋等4种动作模式分类。实验表明,用小波变换的标准方差所提取的表面肌电信号特征作为支持向量机模式分类器的输入,用于识别动作模式,具有运行速度快,识别率高,鲁棒性好的特点。

关键词：小波变换支持向量机标准方差模式分类数字化医学

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结合音质特征和韵律特征的语音情感识别

电路与系统学报 2009年第4期14卷 120-123页

作者：张石清赵知劲雷必成杨广映杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 台州学院物理与电子工程学院浙江临海317000

为了提高语音情感的正确识别率,在情感语音韵律特征的基础上,提出情感语音音质特征的提取。结合音质特征参数和韵律特征参数,采用支持向量机分类器实现汉语普通话生气、高兴、悲伤和惊奇四种主要情感类型语音的情感识别。实验结果表明,... 详细信息

为了提高语音情感的正确识别率,在情感语音韵律特征的基础上,提出情感语音音质特征的提取。结合音质特征参数和韵律特征参数,采用支持向量机分类器实现汉语普通话生气、高兴、悲伤和惊奇四种主要情感类型语音的情感识别。实验结果表明,语音音质特征参数和韵律特征参数相结合取得的情感平均正确识别率为88.1%,比单独使用韵律特征参数高出6%。可见,语音音质特征是一种较有效的情感特征参数。

关键词：韵律特征音质特征支持向量机语音情感识别

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表面肌电信号的AR参数模型分析方法

传感技术学报 2003年第4期16卷 384-387页

作者：罗志增杨广映杭州电子工业学院机器人研究所杭州310037

根据实际肌电信号的随机性特征 ,对其建立AR(Autoregressive)模型 ,得到其AR模型的各项参数 ,分析此系数和对应肌肉活动所确定的肢体动作之间的关系 ,从而得到基于动作模式的表面肌电信号 (EMG)

关键词：表面肌电信号 AR参数模型信号处理生物电信号

改进的互谱法分析SMES及其在虚拟仪器中的实现

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电测与仪表 2006年第10期43卷 14-16,20页

作者：杨广映汪洋罗志增台州学院物电学院浙江临海317000 杭州电子科技大学机器人研究所杭州310018

传统检测方法处理表面肌电信号(SMES)时,个体差异比较大,本文针对这一不足,应用互功率谱比值法对肌电信号进行处理,并分析互功率谱的各项参数和对应肢体动作变化之间的关系,消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰。实验表明这种改... 详细信息

传统检测方法处理表面肌电信号(SMES)时,个体差异比较大,本文针对这一不足,应用互功率谱比值法对肌电信号进行处理,并分析互功率谱的各项参数和对应肢体动作变化之间的关系,消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰。实验表明这种改进的互功率谱比值法与传统的自功率谱比值法的方法相比,动作模式识别率得到了提高。同时,采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度,降低成本。

关键词：表面肌电信号互功率谱比值法虚拟仪器

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基于虚拟仪器的肌电信号处理方法研究

台州学院学报 2006年第3期28卷 38-40,46页

作者：杨广映台州学院信息与电子工程学院浙江临海317000

根据肌肉收缩力量的大小取决于运动神经纤维传出动作电位频率的特征,采用功率谱比值法对表面肌电信号(SMES)进行特征提取,并通过Labview编程实现算法,计算功率谱中最大值附近一定范围内的能量占整个功率谱能量的比值K。经过多次实验,可... 详细信息

根据肌肉收缩力量的大小取决于运动神经纤维传出动作电位频率的特征,采用功率谱比值法对表面肌电信号(SMES)进行特征提取,并通过Labview编程实现算法,计算功率谱中最大值附近一定范围内的能量占整个功率谱能量的比值K。经过多次实验,可以实现根据K值来有效地识别肌肉动作模式。采用虚拟仪器技术可提高测量精度,降低成本,减少计算工作量。

关键词：表面肌电信号功率谱 Labview

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基于表面肌电信号的情感识别研究

基于表面肌电信号的情感识别研究

第三届中国智能计算大会

作者：杨广映杨善晓台州学院物理与电子工程学院电子系

本文比较BP神经网络分类器和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）的情感模式识别方法。实验首先对表面肌电信号（Electromyography,EMG）进行小波分析,提取多尺度小波系数的最大值和最小值,随后构造特... 详细信息

本文比较BP神经网络分类器和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）的情感模式识别方法。实验首先对表面肌电信号（Electromyography,EMG）进行小波分析,提取多尺度小波系数的最大值和最小值,随后构造特征矢量输入两种分类器中进行情感识别。实验结果显示这两种分类器对joy、anger、sadness、pleasure四种情感的识别效果较好。实验同时表明小波变换提取的特征向量能够表征情感模式,表明最小二乘支持向量机比传统的BP神经网络具有更强的情感识别效果。

关键词：表面肌电信号情感模式识别小波变换 BP神经网络最小二乘支持向量机

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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实现机器人语音远程控制的研究

杭州电子工业学院学报 2004年第4期24卷 86-90页

作者：席旭刚罗志增杨广映杭州电子科技大学机器人研究所浙江杭州310018

该文建设性地提出基于分布式组件技术(DCOM)构建多层网络化机器人远程控制系统,利用分布式组件技术实现了机器人的远程控制和网络共享。通过对语音识别技术的研究,在引进IBMViaVoice语音识别的基础上,使语音识别技术与机器人控制系统有... 详细信息

该文建设性地提出基于分布式组件技术(DCOM)构建多层网络化机器人远程控制系统,利用分布式组件技术实现了机器人的远程控制和网络共享。通过对语音识别技术的研究,在引进IBMViaVoice语音识别的基础上,使语音识别技术与机器人控制系统有机结合实现机器人语音识别与控制。结合DCOM和IBMViaVoice两者技术可以实现语音远程控制,使声音通过网络加以延伸,使控制者离开机器人嘈杂的操作环境,对远距离的机器人进行语音控制,使语音识别率得到很大的提高。

关键词：语音识别分布式组件语音远程控制机器人

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支持向量机应用于语音情感识别的研究

声学技术 2008年第1期27卷 87-90页

作者：张石清赵知劲戴育良杨广映杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 台州学院物理与电子工程学院浙江临海317000

为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情... 详细信息

为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。计算机仿真实验结果表明,与已有的多种语音情感识别方法相比,支持向量机对情感识别取得的识别效果优于其他方法。

关键词：支持向量机情感识别韵律情感特征

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基于径向基网络的表面肌电信号处理

江西科学 2008年第4期26卷 566-568,583页

作者：杨广映杨善晓台州学院物理与电子工程学院浙江台州318000

利用AR模型对实验所采集到的原始二通道表面肌电信号(SEMG)加以分析,提取AR系数作为特征值,将其作为训练样本输入到RBF神经网络进行训练,用此网络对前臂的伸臂和曲臂两种运动模式的表面肌电信号进行模式分类。实验表明,基于径向基函数RB... 详细信息

利用AR模型对实验所采集到的原始二通道表面肌电信号(SEMG)加以分析,提取AR系数作为特征值,将其作为训练样本输入到RBF神经网络进行训练,用此网络对前臂的伸臂和曲臂两种运动模式的表面肌电信号进行模式分类。实验表明,基于径向基函数RBF神经网络分类准确率比BP神经网络更高,具有较强的鲁棒性和自适应能力,可以有效识别肌肉的单动作模式。

关键词：表面肌电信号 AR模型 RBF神经网络