检索结果-内蒙古大学图书馆

华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第4期36卷 72-75页

作者：罗志增严庭芳杭州电子科技大学机器人研究所浙江杭州310018

按等时间间隔将表面肌电信号(SEMG)划分为不同的段,利用小波变换对其进行特征提取,借助隐马尔可夫模型(HMM)的动态建模能力来感知不同动作模式下SEMG的时变特性.具体应用时,先根据样本对各动作模式下的HMM进行训练,待各模型参数稳定后,... 详细信息

按等时间间隔将表面肌电信号(SEMG)划分为不同的段,利用小波变换对其进行特征提取,借助隐马尔可夫模型(HMM)的动态建模能力来感知不同动作模式下SEMG的时变特性.具体应用时,先根据样本对各动作模式下的HMM进行训练,待各模型参数稳定后,再利用HMM对特征提取后的SEMG进行模式分类.实验结果表明:该方法具有很好的分类识别率.在6个手部动作识别中,上翻、下翻、内旋和外旋4种动作的识别准确率均在90%以上.

关键词：表面肌电信号模式分类特征提取隐马尔可夫模型小波变换

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家具虚拟展示和漫游系统的设计与实现

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系统仿真学报 2008年第3期20卷 669-672页

作者：叶乐晓王明王毅刚杭州电子科技大学图形图像研究所浙江杭州310018

该系统为了让客户通过计算机对家具进行任意地摆放,使家具在虚拟环境中展示出最美的效果,通过3DMAX、图象处理等技术实现了不同系列家具和虚拟户型的建模,将OSG(Open Scene Graph,场景图)技术运用到其中,实现了家具的虚拟展示和漫游。... 详细信息

该系统为了让客户通过计算机对家具进行任意地摆放,使家具在虚拟环境中展示出最美的效果,通过3DMAX、图象处理等技术实现了不同系列家具和虚拟户型的建模,将OSG(Open Scene Graph,场景图)技术运用到其中,实现了家具的虚拟展示和漫游。特别是用户除了可以在已有的虚拟户型中操作家具,同时也可以导入自己家的照片,在照片中摆放所挑选的家具,从而欣赏家具在自己家中的整体效果。结果显示了在MFC开发平台上结合OSG,能很好地实现交互地摆放家具,实现用照相机、视频过渡两种方式进行家具漫游,让消费者身临其境。

关键词： OSG 家具摆放虚拟展示漫游

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智能电气阀门定位器的研制

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仪器仪表学报 2007年第4期28卷 718-721页

作者：尚群立蒋鹏杭州电子科技大学信息与控制研究所杭州310018

智能电气阀门定位器已成为智能气动执行器的核心控制部件,文章在分析了其发展现状及发展趋势的基础上,提出了一种运用了多项先进技术的设计方案,并据此自主研发了SEVP型压电阀式智能电气阀门定位器。本文在对该智能电气阀门定位器的功... 详细信息

智能电气阀门定位器已成为智能气动执行器的核心控制部件,文章在分析了其发展现状及发展趋势的基础上,提出了一种运用了多项先进技术的设计方案,并据此自主研发了SEVP型压电阀式智能电气阀门定位器。本文在对该智能电气阀门定位器的功能及实现方法作了简要说明后,详细分析了其系统总体结构、硬件系统设计、软件系统设计、关键技术等内容。实际应用表明,该智能电气阀门定位器具有技术先进、功能齐备、智能化程度高、操作使用维护方便等特点。

关键词：智能电气阀门定位器气动执行器现场总线

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基于GPU实时绘制多种颜色的毛发

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系统仿真学报 2006年第Z1期18卷 24-25,32页

作者：王宁张海鹏王毅刚杭州电子科技大学图形图像研究所浙江杭州310018

利用顶点绘制器来实现在GPU中进行毛发渲染,加快了绘制速度。再对几何模型面片进行扫描并作不同的标示符,结合Lengyel的毛发绘制算法,实时生成多种颜色的毛发的混杂效果。我们的方法把模型切分成不同的渲染部分,通过平滑的过渡从一种毛... 详细信息

利用顶点绘制器来实现在GPU中进行毛发渲染,加快了绘制速度。再对几何模型面片进行扫描并作不同的标示符,结合Lengyel的毛发绘制算法,实时生成多种颜色的毛发的混杂效果。我们的方法把模型切分成不同的渲染部分,通过平滑的过渡从一种毛发转到另一种毛发上。

关键词：图形处理单元毛发渲染毛发光照模型体纹理

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基于结构张量特征值的纹理图像分割模型

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电子学报 2013年第7期41卷 1324-1328,1328页

作者：张善卿张坤龙杭州电子科技大学图形图像研究所浙江杭州310018

通过对结构张量的研究和对纹理图像的分析,提出了一种基于结构张量特征值的标量型纹理特征描述,将其和原图像分别嵌入到两相模糊区域竞争模型和CV模型中,给出了一种纹理和灰度相结合的无监督纹理图像分割模型.为获得新模型的全局最优解... 详细信息

通过对结构张量的研究和对纹理图像的分析,提出了一种基于结构张量特征值的标量型纹理特征描述,将其和原图像分别嵌入到两相模糊区域竞争模型和CV模型中,给出了一种纹理和灰度相结合的无监督纹理图像分割模型.为获得新模型的全局最优解,采用了Chambolle对偶法加以实现.针对自然和合成纹理图像进行了相关实验,结果表明该模型特征数据维数少,具有较快的收敛速度和更准确的分割效果.

关键词：结构张量纹理图像分割对偶法模糊区域竞争

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基于协作的分布式估计算法及在模型预测控制中的应用

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清华大学学报（自然科学版） 2008年第S2期48卷 1728-1732页

作者：王磊文成林杭州电子科技大学信息与控制研究所杭州310018

为解决带有有界噪声的大型网络化系统中的估计问题,提出一种基于协作的分布式估计算法。考虑各个子系统间的相互作用,建立一个由完全解耦模型和相互作用模型组成的合成模型。根据系统中存在的任意有界噪声,由各个子系统目标函数的凸组... 详细信息

为解决带有有界噪声的大型网络化系统中的估计问题,提出一种基于协作的分布式估计算法。考虑各个子系统间的相互作用,建立一个由完全解耦模型和相互作用模型组成的合成模型。根据系统中存在的任意有界噪声,由各个子系统目标函数的凸组合组成全系统的估计目标函数,来充分利用各个系统的信息。该算法建模简单,各子系统采用并行运算,计算效率高;应用到模型预测控制中,解决了状态不完全可测的问题。仿真结果表明基于协作的分布式估计算法的估计精度比Kalman估计算法更高,估计误差小于0.05。

关键词：模型预测控制分布式估计有界噪声基于协作迭代

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基于表面肌电信号的时频组合特征融合识别

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华中科技大学学报（自然科学版） 2011年第S2期39卷 153-156页

作者：杨新亮罗志增杭州电子科技大学机器人研究所浙江杭州310018

为了克服单域、单特征描述的片面性,提出了一种时频组合特征提取及其融合的方法.选择基于时域的信号偏度和峭度、频域的功率谱比值、时频域的小波系数3个不同特征,并对各特征进行深入分析与处理.经BP网络的多级分类后,对其结果采用模糊... 详细信息

为了克服单域、单特征描述的片面性,提出了一种时频组合特征提取及其融合的方法.选择基于时域的信号偏度和峭度、频域的功率谱比值、时频域的小波系数3个不同特征,并对各特征进行深入分析与处理.经BP网络的多级分类后,对其结果采用模糊积分进行证据源累积,并做出终裁.实验结果分析表明:利用时频组合特征融合后,肌电信号特征得到了较全面的表达,基于表面肌电信号的手部动作识别率显著提高.

关键词：表面肌电信号多特征融合时频组合 BP网络模糊积分

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基于经典谱估计改进方法的涡街流量计

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仪器仪表学报 2012年第1期33卷 229-234页

作者：江文斌秦会斌邵李焕郑梁杭州电子科技大学新型电子器件与应用研究所杭州310018

针对涡街流量计高精度、高量程比的要求,在分析涡街信号及其噪声特点的基础上,提出一种采用自适应采样频率和Welch功率谱估计相结合的涡街信号分析处理方法。该方法首先使用经典功率谱估计的FFT算法计算出信号频率的区间范围,然后将信... 详细信息

针对涡街流量计高精度、高量程比的要求,在分析涡街信号及其噪声特点的基础上,提出一种采用自适应采样频率和Welch功率谱估计相结合的涡街信号分析处理方法。该方法首先使用经典功率谱估计的FFT算法计算出信号频率的区间范围,然后将信号通过相应截止频率的低通滤波器以防止发生混叠现象,采用信号抽取的方法降低采样频率从而减小频谱的最小频率分辨率,最后采用Welch功率谱估计的方法进行谱分析提高信噪比、减少谱失真。仿真及实验结果表明:所提出的涡街信号处理方法能有效地抑制噪声,实现高精度的功率谱计算,对于提升和改进涡街流量计的性能有良好的效果。

关键词：涡街流量计自适应采样 Welch谱估计

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基于长短时记忆和卷积神经网络的手势肌电识别研究

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仪器仪表学报 2021年第2期42卷 162-170页

作者：陈思佳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

用表面肌电进行手势识别具有细节信息可选择性和抗外界干扰能力强的优势,但现有方法的适应性和识别准确性还不足。通过在卷积神经网络的基础上增加长短时记忆网络处理层,构筑手势识别模型,它能捕获手势动作过程的肌电时序特征,一定程度... 详细信息

用表面肌电进行手势识别具有细节信息可选择性和抗外界干扰能力强的优势,但现有方法的适应性和识别准确性还不足。通过在卷积神经网络的基础上增加长短时记忆网络处理层,构筑手势识别模型,它能捕获手势动作过程的肌电时序特征,一定程度上减少了过拟合的现象。利用手势肌电丰富的时频域信息,提取手势肌电的小波包特征图像,并与手势肌电图像一起作为识别模型的输入数据,拓展手势识别模型中肌电信号的类别信息,同时在长短时记忆网络处理层与卷积神经网络层之间引入注意力机制,使得该模型能间接提高关键手势肌电通道的权重。实验结果证实本识别模型结合肌电两种特征输入的处理方法,与普通卷积神经网络模型以肌电图像输入的方法相比,识别准确率提升了4.25%。

关键词：肌电信号小波包分解长短时记忆神经网络注意力机制手势肌电识别

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一种基于WPT和LVQ神经网络的手部动作识别方法

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模式识别与人工智能 2010年第5期23卷 695-700页

作者：罗志增熊静刘志宏杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018

针对表面肌电信号(SEMG)的手部动作识别,提出一种采用小波包变换(WPT)和学习向量量化(LVQ)算法的神经网络分类器.对SEMG信号进行基于熵准则的最优小波包基分解得到各个节点分解系数,计算信号各个节点相应子频段的系数能量,归一化处理后... 详细信息

针对表面肌电信号(SEMG)的手部动作识别,提出一种采用小波包变换(WPT)和学习向量量化(LVQ)算法的神经网络分类器.对SEMG信号进行基于熵准则的最优小波包基分解得到各个节点分解系数,计算信号各个节点相应子频段的系数能量,归一化处理后的特征向量输入LVQ神经网络,实现基于SEMG的手部动作识别.实验结果表明,采取两路SEMG信号,该分类器能有效识别伸腕、屈腕、展拳和握拳4种动作模式,达到96%的识别率,能可靠应用于2个自由度肌电假手的控制.

关键词：表面肌电信号(SEMG) 小波包变换(WPT) 学习向量量化(LVQ) 神经网络

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