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人体步态平衡影响因素相关性分析

控制工程 2017年第S1期24卷 140-145页

作者：许敏华高发荣陈辉辉李影杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018

针对视觉系统与本体感觉对步态平衡的影响,采用三轴加速度计获取四种不同步行的人体姿态数据,引入基于无偏自相关函数的数据处理方法,计算步态对称性与规律性作为步态平衡的指标,最后对计算所得的步态指标进行方差分析。结果表明视觉系... 详细信息

针对视觉系统与本体感觉对步态平衡的影响,采用三轴加速度计获取四种不同步行的人体姿态数据,引入基于无偏自相关函数的数据处理方法,计算步态对称性与规律性作为步态平衡的指标,最后对计算所得的步态指标进行方差分析。结果表明视觉系统与本体感觉对步态平衡存在不同程度的独立以及交互作用。其中,视觉系统对步态平衡的影响要大于本体感觉。

关键词：步态平衡视觉本体感觉三轴加速度计自相关函数方差分析

基于Fisher判别和GKF-RELM算法的多特征步态模式识别

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电子学报 2021年第10期49卷 1993-2001页

作者：黎毅达高发荣姚婷蔡利杰杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018 北京京东乾石科技有限公司北京100176

为提高下肢表面肌电信号步态识别的识别精度和计算效率,采用一种基于高斯核函数优化正则化超限学习机(GKF-RELM)算法,对肌电信号提取时域、频域和非线性动力学三类特征并分别计算步态识别率,运用Fisher判别函数分析所提特征的可分性,得... 详细信息

为提高下肢表面肌电信号步态识别的识别精度和计算效率,采用一种基于高斯核函数优化正则化超限学习机(GKF-RELM)算法,对肌电信号提取时域、频域和非线性动力学三类特征并分别计算步态识别率,运用Fisher判别函数分析所提特征的可分性,得到多类特征的融合特征作为输入数据对分类器进行训练,再用训练好的分类器进行步态识别,从识别率和计算时间两方面,分别与支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)方法进行了对比分析.结果表明,基于Fisher判别可分性指标确定的多类特征组合,能得到最优识别效果,并在提高分类精度的同时,优化了计算效率.此外,GKF-RELM方法的识别率也优于传统的ELM方法.

关键词：步态识别多特征融合 GKF-RELM算法深度神经网络 Fisher判别分析

基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的脑电特征提取算法

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电子与信息学报 2016年第5期38卷 1266-1270页

作者：佘青山陈希豪高发荣罗志增杭州电子科技大学机器人研究所杭州310018

该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中,提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法,克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分,然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量... 详细信息

该文将脑功能网络引入到脑电特征提取的研究中,提出一种基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的新方法,克服了当前基于孤立脑区的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感兴趣区的最大主成分,然后计算它们之间的LASSO-Granger因果度量,并将其作为特征向量,最后输入支持向量机分类器,对BCI Competition IV dataset 1中的4组数据进行分类识别。结果表明,基于感兴趣脑区间LASSO-Granger因果关系分析和支持向量机分类器的方法对不同的运动想象任务识别率较高,提供了新的研究思路。

关键词：脑功能网络 LASSO-Granger 感兴趣脑区特征提取

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匹配滤波和ICA消除触觉传感器工频噪声

中南大学学报（自然科学版） 2013年第S2期44卷 145-149页

作者：席旭刚朱海港高发荣高云园杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所浙江杭州310018

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... 详细信息

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扰。实验结果表明:匹配滤波可以有效判断传感器信号是否受到工频干扰,独立分量分析法不仅能够有效地消除传感器信号中的工频噪声,且不会对其他频率成分造成影响,具有良好的工频滤波效果。

关键词：触觉传感器工频噪声匹配滤波独立分量分析

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基于多尺度熵的人体静平衡状态分析

华中科技大学学报：自然科学版 2015年第S1期43卷 385-388页

作者：许敏华高发荣郑潇孙曜杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018

针对视觉系统和本体感觉对静态稳定的影响,采用三轴加速度计获取四种不同站立状态下的人体姿态数据,引入基于多尺度熵的数据分类处理方法,将多尺度熵作为人体静立姿态数据复杂性的度量,实现不同站立状态的分类.结果表明:随着尺度的增加... 详细信息

针对视觉系统和本体感觉对静态稳定的影响,采用三轴加速度计获取四种不同站立状态下的人体姿态数据,引入基于多尺度熵的数据分类处理方法,将多尺度熵作为人体静立姿态数据复杂性的度量,实现不同站立状态的分类.结果表明:随着尺度的增加,多尺度熵值曲线趋于平稳,并具有明显的区分度,能较好地对不同人体站立状态进行分类识别.

关键词：分类识别平衡状态三轴加速度计本体感觉视觉多尺度熵

基于sEMG的行走步态非均匀特性及其对识别的影响

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传感技术学报 2016年第3期29卷 384-389页

作者：王佳佳高发荣孙曜罗志增杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018 浙江大华技术股份有限公司杭州310053

人体生理特性和运动特性是影响步态识别的重要因素。利用实验采集的下肢表面肌电信号,首先对肌电信号进行小波消噪及特征提取,然后构造支持向量机分类器进行分类与识别,并针对步态周期数据的非均匀性(非等时性)特性进行了详细讨论。结... 详细信息

人体生理特性和运动特性是影响步态识别的重要因素。利用实验采集的下肢表面肌电信号,首先对肌电信号进行小波消噪及特征提取,然后构造支持向量机分类器进行分类与识别,并针对步态周期数据的非均匀性(非等时性)特性进行了详细讨论。结果表明,即使在匀速行走条件下,人体步态周期仍然存在一定的非均匀特性,且这一特点会影响步态识别的准确性。这对于进一步研究步态稳定性和步态识别率等具有一定的参考价值。

关键词：步态识别肌电信号支持向量机非均匀特性

融合生物运动信息的上肢运动功能康复诊断方法研究

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中国生物医学工程学报 2013年第6期32卷 692-698页

作者：高云园高发荣罗志增杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所杭州310018

针对上肢运动功能的康复诊断问题,提出一种融合运动力学信息与生物电信息的综合性上肢运动功能评价方法,用于评价运动功能障碍患者肩肘腕关节的运动功能水平。在上肢进行动作时,对加速度信号和肌电信号进行信号采集、有效信号的选择、... 详细信息

针对上肢运动功能的康复诊断问题,提出一种融合运动力学信息与生物电信息的综合性上肢运动功能评价方法,用于评价运动功能障碍患者肩肘腕关节的运动功能水平。在上肢进行动作时,对加速度信号和肌电信号进行信号采集、有效信号的选择、特征提取和特征筛选,并利用两类信号在动作分析中的不同优势,将信号的特征值进行优化组合。以简式Fugl-Meyer评分值为标准,构建多个线性回归模型,实现上肢运动功能的综合性评价。在对10位受试者肩肘腕的7个上肢动作(握拳、展拳、屈腕、伸腕、屈肘、伸肘、上肢平举)功能诊断实验中,提出的诊断方法不仅可以进行实时的信息提取和功能诊断,而且与Fugl-Meyer评价有很强的一致性,相关系数达99%以上。实验表明,该诊断方法能取代传统的上肢运动功能评价方法,并更细致地对上肢运动功能进行量化评分。

关键词：上肢运动功能评价运动力学信息肌电信号特征提取康复

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外层壳及其阻尼对水中双层球壳声散射的影响

华中科技大学学报（自然科学版） 2004年第6期32卷 102-104页

作者：高发荣胡洪平胡元太华中科技大学土木工程与力学学院湖北武汉430074

研究了浸没于水中的双层球壳振动问题 .利用已得到的散射率函数 ,计算并分析了外层壳的厚度、材料常数、粘性阻尼等对双层球壳散射特征的影响 .计算结果显示 :当外层材料系数比内层小许多时 ,外层壳对散射率频率曲线上的单极峰和第二... 详细信息

研究了浸没于水中的双层球壳振动问题 .利用已得到的散射率函数 ,计算并分析了外层壳的厚度、材料常数、粘性阻尼等对双层球壳散射特征的影响 .计算结果显示 :当外层材料系数比内层小许多时 ,外层壳对散射率频率曲线上的单极峰和第二个双极峰影响不大 ,但对第一个双极峰影响较大 ,且第一个双极峰对材料的阻尼系数非常敏感 .

关键词：双层球壳散射单极或双极峰值阻尼效应

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基于主轴动态核聚类的运动想像脑电信号识别

华中科技大学学报（自然科学版） 2013年第S1期41卷 95-98页

作者：佘青山昌凤玲高发荣罗志增杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所浙江杭州310018

针对BCI系统中分类精度和分类速度的设计需要,提出了一种基于深度自编码降维的主轴动态核聚类分类方法.首先,采用共空间模式算法对运动想像脑电信号进行特征提取,得到6维的特征向量;然后,为了进一步降低特征向量之间的相关性和计算的复... 详细信息

针对BCI系统中分类精度和分类速度的设计需要,提出了一种基于深度自编码降维的主轴动态核聚类分类方法.首先,采用共空间模式算法对运动想像脑电信号进行特征提取,得到6维的特征向量;然后,为了进一步降低特征向量之间的相关性和计算的复杂度,引入深度自编码降维方法将该特征向量降为2维;最后,设计了基于主轴核函数的动态聚类分类器,对BCI竞赛2008数据集Dataset1中两类模式的脑电信号进行分类,平均识别正确率达到98.29%.该方法不仅能取得较高的分类正确率,而且能降低计算复杂度,可用于BCI系统的实时控制.

关键词：脑电信号运动想像共空间模式深度自编码核聚类