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南京理工大学学报 2023年第6期47卷 740-747页

作者：王胜东李忠新南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

为解决人体表面肌电信号(EMG)误差较大导致手势识别准确率低的问题,提出了一种将手指尖与关节相对于腰部尾椎位置的惯性运动信号与手臂的EMG进行融合,提取新的手势特征集并利用改进禁忌搜索优化后的反向传播(BP)神经网络分类识别。实验... 详细信息

为解决人体表面肌电信号(EMG)误差较大导致手势识别准确率低的问题,提出了一种将手指尖与关节相对于腰部尾椎位置的惯性运动信号与手臂的EMG进行融合,提取新的手势特征集并利用改进禁忌搜索优化后的反向传播(BP)神经网络分类识别。实验结果表明,该特征集相比于传统的肌电特征集准确率提高了8.5%,优化后的BP神经网络相比于优化前准确率提高了12.33%,手势识别综合准确率可达99.75%。

关键词：惯性信号肌电信号手势识别运动信号反向传播神经网络改进禁忌搜索

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惯性信号的采集及结构动静态特征参数计算

惯性信号的采集及结构动静态特征参数计算

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作者：刘德亨西南交通大学

学位级别：硕士

随着现代化工业和科学技术的快速发展,结构或设备的姿态角、振动频率和动态位移等动静态特征参数的分析计算在建筑桥梁健康监测、自动化系统控制、导航系统设计、地质灾害研究等许多领域有着迫切需求。将惯性测量传感器与载体固连,可以... 详细信息

随着现代化工业和科学技术的快速发展,结构或设备的姿态角、振动频率和动态位移等动静态特征参数的分析计算在建筑桥梁健康监测、自动化系统控制、导航系统设计、地质灾害研究等许多领域有着迫切需求。将惯性测量传感器与载体固连,可以得到反应结构或设备运行状态的惯性信号。通过对惯性信号采集,并进行动静态特征参数计算,可以得到载体的空间姿态角、振动频率和动态位移等关键信息。本文以惯性信号的采集处理为研究对象,针对结构的静态特征参数设计了姿态角测量系统、针对结构的动态特征参数设计了用于频谱分析和动态位移计算的动态数据采集处理系统。主要的研究内容包括三个方面:第一,研究姿态角解算的方法,对比分析了基于四元数的互补滤波算法和卡尔曼滤波法解姿态角的过程,设计出姿态角测量系统。本文选用具有加速度计和陀螺仪的数字IMU芯片,通过单片机读取芯片,获取三轴加速度和角速度,然后用两种算法实现姿态角的解算。并在不同场景下对比两种算法的解算效果。第二,设计了用于频谱分析和动态位移计算的加速度信号采集处理系统。选用精度较高的模拟加速度传感器和高精度的ADC来采集载体的加速度信号。设计FPGA+ARM双处理器的采集系统的硬件平台,FPGA部分负责数据采集、缓冲和预处理,ARM部分负责频谱分析和位移计算,并与上位机进行指令和数据交互。调用DSP(数字信号处理)库和FPU(浮点运算单元)在ARM平台进行FFT,得到振动频谱。分析积分位移算法产生趋势项的原因,并提出用高通滤波和多项式拟合的方法来消除误差,在ARM平台实现动态位移计算。第三,对系统进行测试,验证系统的可靠性和算法有效性。对比不同IMU芯片对姿态角测量系统的影响,通过测试得到系统的静态特性参数,并在实际应用中验证系统的可靠性。对加速度信号采集系统进行试验,先采集标准信号,观察系统计算的频谱和动态位移,验证系统全部功能的完整性。搭建振动台测试环境,采集振动台的加速度信号,然后经系统处理计算后,得到的频率和动态位移与振动台设置的参数保持一致,验证了整个系统的可靠性。

关键词：惯性信号数据采集姿态解算动态位移

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基于脑电和惯性同步分析的神经动力学耦合研究

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数据采集与处理 2022年第4期37卷 736-746页

作者：谢平蔚建张腾宇程生翠吕岩陈晓玲燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省智能康复及神经调控重点实验室秦皇岛066004 国家康复辅具研究中心北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室北京100176 国家康复辅具研究中心民政部神经功能信息与康复工程重点实验室北京100176

运动控制是神经、运动和感觉功能的多方面协调及信息交互作用过程,探究运动系统中运动⁃生理信息间的关联关系对于理解人体运动控制机制具有重要意义。为此,本文通过对脑电信号(Electroencephalogram,EEG)和惯性信息中的加速度信号(Accel... 详细信息

运动控制是神经、运动和感觉功能的多方面协调及信息交互作用过程,探究运动系统中运动⁃生理信息间的关联关系对于理解人体运动控制机制具有重要意义。为此,本文通过对脑电信号(Electroencephalogram,EEG)和惯性信息中的加速度信号(Acceleration,ACC)进行相干分析,探究上肢静息态和任务态时EEG和ACC信号间的因果关系及演变规律。首先,通过对7名受试者的EEG和ACC信号进行预处理,去除信号中的干扰成分;进一步,分别计算在静息态、任务态(动态力、静态力)下的EEG和ACC信号间的相干性结果,并通过显著相干的阈值指标来计算显著性面积进而实现量化分析。结果显示,在动态力下的EEG⁃ACC相干显著性面积大于静态力下的值,静态力下的显著性面积大于静息态下的值;且分别在左、右侧上肢运动时,EEG的C3、C4通道与ACC间的显著性面积也呈现出在对侧运动脑区显著。研究结果表明,EEG和ACC信号间的同步特征在上肢运动的静息态、任务态(动态力、静态力)下有显著特征,这有助于深入理解神经⁃运动控制机制,为运动功能评估提供新的定量指标,进而为运动功能障碍疾病的早期诊断提供理论依据。

关键词：脑电信号惯性信号运动控制相干分析同步分析

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基于无线体域网的手势识别系统设计及算法研究

基于无线体域网的手势识别系统设计及算法研究

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作者：申涛燕山大学

学位级别：硕士

手势识别是用计算机来检测和识别人手部动作的技术,目前已在多个领域得到广泛应用。无线体域网作为无线传感器网络在人体活动监测中的一种重要应用,为手势识别实现提供了新的途径,但基于无线体域网的手部动作捕获和识别研究中仍存在一... 详细信息

手势识别是用计算机来检测和识别人手部动作的技术,目前已在多个领域得到广泛应用。无线体域网作为无线传感器网络在人体活动监测中的一种重要应用,为手势识别实现提供了新的途径,但基于无线体域网的手部动作捕获和识别研究中仍存在一些丞需解决的问题,主要体现在如何使用无线传感器节点高效采集手部动作信号、如何准确解码动作信号、如何快速适用不同用户等问题。针对以上问题,本文进行了以下研究工作:第一,搭建了基于无线体域网的手部动作信号采集系统,以低成本、高可靠、可穿戴作为出发点,设计由肌电信号采集电路、惯性信号采集电路及外围功能电路等构成的无线传感器节点,每个节点通过合理的任务调度和灵活组网方式完成高效数据采集及数据传输功能,多个节点间通过WIFI传输的方式,实现可同时采集人体肌电信号和惯性信号的无线体域网。第二,提出了基于深度学习的手势识别模型。首先,通过分析信号特性,使用短时平均能量改进压缩激励结构以获得肌间信息;其次,提出一种改进时序卷积网络模型,获取肌间信息的同时挖掘更深层次的时序信息;最后,分别使用本文设备采集数据集和公开数据集Nina Pro DB5对模型进行测试。结果表明,提出的模型能有效提高手势识别准确率。第三,对跨用户间的手势识别问题进行研究。针对现有方法较少考虑跨用户间肌电信号差异性,导致手势识别准确率降低的问题,提出使用多源域自适应方法,通过同时对齐域特征和域分类器,充分融合多源域数据。经过实验验证,使用多源域自适应方法微调模型后,能有效提高模型在目标用户的手势识别准确率。

关键词：无线体域网肌电信号惯性信号手势识别深度学习领域自适应

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基于MEMS惯性传感器的步态时相识别方法研究

基于MEMS惯性传感器的步态时相识别方法研究

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作者：王建龙哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

人的步行过程具有周期性和规律性的特征,而步态时相是指步行过程中典型姿态变换的时刻,是反映步态习惯、年龄、健康状况等影响身体协调性因素的重要指标。步态时相分析是结合运动学、生理学等多领域学科对人体的骨骼肌肉和神经系统做出... 详细信息

人的步行过程具有周期性和规律性的特征,而步态时相是指步行过程中典型姿态变换的时刻,是反映步态习惯、年龄、健康状况等影响身体协调性因素的重要指标。步态时相分析是结合运动学、生理学等多领域学科对人体的骨骼肌肉和神经系统做出评估的一项重要指标。随着模式识别和人工智能研究的不断深入,步态时相识别(也称作步态识别)逐渐应用于社会生活的各个领域,如运动检测、医疗康复、身份识别、仿生机器人等。针对目前步态识别系统的识别方法中采集信号单一、便携性和实时性差等问题,本课题设计了一套嵌入式可穿戴且实时计算的步态识别系统。该系统基于MEMS(Micro Electro Mechanical Systems,MEMS)惯性传感器进行步态信息获取与分析,实现步态时间参数及位置参数的计算和步态时相的识别,并进行运动可视化展示。主要研究内容如下:1)针对传统的基于视频图像、肌电信号、单一传感器的测量局限性和实时性差,本课题设计并实现了多传感器、可穿戴、便携式的步态数据采集平台,用于实时同步采集步态信息。该采集平台基于MEMS惯性信号采集模块实现加速度、角速度等多信号的同步采集;其次,为了提高识别的实时性,本课题选用树莓派4B作为主控系统,可以满足嵌入式步态信号精确通讯和数据高速运算。2)分析各阶段时相特征,基于自适应阈值法检测各个步态时相并计算步态时间参数和位置参数。针对运动形式的改变及随机噪声干扰引起步态时相的检测错误,本课题针对自适应阈值步态时相检测算法进行研究,提高了步态时相检测的准确性,对步态时间参数进行计算;其次,针对加速度信息积分后产生误差积累的问题,设计零速度更新技术检测算法,校正速度信息,计算步态位置参数。3)提取多传感器五种步态时相的特征,采用支持向量机分类器对五个时相完成分类,并设计可视化显示软件展示识别结果。针对步态时相直观分类泛化能力差,本课题提出了基于支持向量机算法的步态时相分类识别方法;针对运动状态可视化问题,基于Open GL开发设计人体三维模型,实现人体步态数据可视化。本课题使用步态数据采集系统进行了步态数据的采集,提取多传感器脚跟着地、脚尖着地、脚跟离地、脚尖离地和摆动中点五个步态时相的均值作为时相特征进行分类识别,分类准确率依次为:90.0%,83.3%,81.7%,90.0%,93.3%,实现了对步态时相的有效识别,为进一步深入研究运动缺陷患者康复治疗及应用奠定了基础。

关键词：步态时相惯性信号树莓派特征提取支持向量机

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基于CAN总线的车用惯性测量单元研究

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华北理工大学学报（自然科学版） 2021年第1期43卷 121-129页

作者：王利双李琰唐山师范学院物理科学与技术学院河北唐山063000 华北理工大学人文法律学院河北唐山063210

汽车电子稳定控制系统ESC的控制目标是横摆角速度和质心侧偏角,其中横摆角速度可以由横摆角速度传感器直接测得,而质心侧偏角则是由横摆角速度和侧向加速度计算得到,侧向加速度由侧向加速度传感器测得。针对传统的横摆角速度传感器和侧... 详细信息

汽车电子稳定控制系统ESC的控制目标是横摆角速度和质心侧偏角,其中横摆角速度可以由横摆角速度传感器直接测得,而质心侧偏角则是由横摆角速度和侧向加速度计算得到,侧向加速度由侧向加速度传感器测得。针对传统的横摆角速度传感器和侧向加速度传感器是独立的装置,需要分别将信号发送给ESC,安装比较繁琐。设计一种惯性测量单元将横摆角速度传感器,侧向加速度传感器以及纵向加速度传感器集成在一起,并通过CAN总线将3组惯性信号发送给ESC。测试结果表明,该惯性测量单元可满足ESC的使用要求。

关键词：汽车电子稳定控制系统惯性测量单元惯性信号 CAN总线

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