基于神经网络的智能下肢假肢自适应控制

下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该方法通过选择适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算当前的控制量以控制智能下肢假肢,达到自适应控制的目的.该方法不需要进行性能指标的变换,容易实现且自适应速度快,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于多核学习的下肢肌电信号动作识别

为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.     

一种基于新型阈值函数小波去噪方法

传统小波阈值去噪方法中,软阈值法连续性好,但保真效果差,而硬阈值法可保留更多信息,但是在分界点处会产生振荡,即伪Gibbs现象。为了提高信号的保真效果,减少振荡现象,提出了一种新的阈值函数,该函数阈值介于软阈值与硬阈值之间,且是连续函数。方法既减小了软阈值固定偏差带来的失真,又消除了伪Gibbs现象。仿真结果表明,新方法的信噪比与均方误差均优于传统的阈值去噪方法。     

基于熵和PSO优化SVM的肌电信号跌倒识别

跌倒对老年人的健康构成严重危害,设计了一种基于肌电信号的跌倒识别方法,可用于跌倒检测报警。该方法首先对表面肌电动作信号进行小波包分解,再依据信号特征选取信号的低频分量并重构,计算其排列组合熵,最后以4路肌电信号对应的排列组合熵组成的特征向量输入SVM进行模式识别并采用粒子群算法对SVM中惩罚参数c和核函数参数g进行优化,对8种动作进行识别实验,跌倒识别率88%,特异度98.3%,平均识别率97.0%,优于网格法和遗传算法支持向量机（GA-SVM）的参数优化,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于独立成分分析的表面肌电信号工频去噪

表面肌电信号(SEMG)采集中,如何消除工频干扰对信号的后续应用意义重大.在探讨独立成分分析(ICA)原理的基础上,提出了一种用于表面肌电信号工频去噪的快速独立成分分析(FastICA)算法.该方法通过对观测信号去均值和白化处理后,用负熵作判据通过迭代得到解混矩阵,经解混运算得到源信号.针对混合信号ICA分离效果的差异,引入最大似然指标作为分离效果的评价量.实验结果表明,所提算法能有效分离SEMG信号中的工频噪声,运用最大似然评价指标将工频噪声降至最低.     

具有触觉临场感和肌电仿生控制功能的遥控机械手研究

提出了一种结合触觉临场感和肌电仿生控制技术的遥控机械手控制方法．采集手臂皮肤表面的肌电信号（表面EMG）,结合AR模型和贝叶斯分类方法判断出手部的运动模式,控制机械手完成相应的动作．触滑觉组合传感器以压电材料PVDF为敏感体,安装于遥控机械手的手指上．机械手抓握或触摸物体时产生触滑觉,触滑觉信号经处理后通过电刺激来刺激操控人员,实现触觉临场感;操控者可根据触觉临场感来掌握自己的手部动作．实验表明,所提方法能提高遥控机械手的仿生控制能力．     

多类运动想象脑电信号的两级特征提取方法

共同空间模式（Common spatial pattern,CSP）是运动想象脑机接口（Brain-computer interface,BCI）中常用的特征提取方法,但对多类任务的分类正确率却明显低于两类任务.通过引入堆叠降噪自动编码器（Stacked denoising autoencoders,SDA）,提出了一种多类运动想象脑电信号（Electroencephalogram,EEG）的两级特征提取方法.首先利用一对多CSP（One versus rest CSP,OVR-CSP）将脑电信号变换到使信号方差区别最大的低维空间,然后通过SDA网络提取其中可以更好表达类别属性的高层抽象特征,最后使用Softmax分类器进行分类.在对BCI竞赛IV中Data-sets 2a的4类运动想象任务进行的分类实验中,平均Kappa系数达到0.69,表明了所提出的特征提取方法的有效性和鲁棒性.     

相关证据的融合及其在机器人多感觉信息融合中的应用

Ｄ－Ｓ证据理论在多信息融合中的应用要求各证据间相互独立,这在很多实际场合中却很难实现。本文简要地阐述了基于Ｄ－Ｓ证据理论的多传感器信息融合算法,提供了一种基于Ｄ－Ｓ理论的推广方法以理解决融合信息的相关性问题,并用机器人的力学和热学传感器作实验,对该方法有效性进行了研究。     

集控式足球机器人目标快速识别及定位

针对足球机器人视觉系统的实时性要求，研究了基于颜色的快速图像分割方法及综合运用动态窗口技术、移动网格技术、交叉线法确定物体质心技术在动态环境下对多个目标进行快速识别及定位。实验结果验证了算法的有效性。     

表面肌电信号的AR 参数模型分析方法

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)AR模型参数分析方法。