检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王玉田蓝娟刘俊田燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室，河北秦皇岛 066004

激光雷达由于其特有的优点，在民用和国防防御领域在目标探测和识别方面得到了日益广泛的应用。为达到更好的性能要求，设计时必须充分考虑各种参数之间的相互关系。因此，为了能更好地了解系统中各参数之间的相互影响，利用MATLAB的交... 详细信息

激光雷达由于其特有的优点，在民用和国防防御领域在目标探测和识别方面得到了日益广泛的应用。为达到更好的性能要求，设计时必须充分考虑各种参数之间的相互关系。因此，为了能更好地了解系统中各参数之间的相互影响，利用MATLAB的交互式图形用户界面GUI，充分考虑激光脉冲传播效应、反射特性、探测技术、接收信号及处理对光雷达引信进行仿真。通过仿真工具可对光雷达引信的各种性能进行有效分析，并有助于光雷达引信系统性能改进和规范。

关键词：激光雷达激光扫描图形用户界面脉冲传播传播效应引信系统

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基于脑肌电反馈及虚拟现实技术的康复训练系统设计

基于脑肌电反馈及虚拟现实技术的康复训练系统设计

引用

2015年中国生物医学工程联合学术年会

作者：杨春华刘欢谢平燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室 066004

针对目前康复训练系统在患者个体适应性、主动参与性、操作安全可行性、康复效果评价有效性等方面仍存在的局限,提出一种基于脑电和肌电信号反馈的虚拟现实康复训练系统.系统采集受试者执行不同手势动作时的脑电信号及上肢表面肌电信号... 详细信息

针对目前康复训练系统在患者个体适应性、主动参与性、操作安全可行性、康复效果评价有效性等方面仍存在的局限,提出一种基于脑电和肌电信号反馈的虚拟现实康复训练系统.系统采集受试者执行不同手势动作时的脑电信号及上肢表面肌电信号,特征提取后利用SVM进行动作模式识别,基于识别结果实现虚拟场景及目标的控制,同时基于肌电和脑电特征指标实现运动功能评价和疲劳估计,进而调整虚拟康复训练场景的难度系数,自适应切换场景.增强系统的个体适应性、主动参与性及安全有效性.

关键词：康复训练系统系统设计虚拟现实肌电信号脑电信号疲劳估计

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基于双CCD的锻件尺寸测量的研究

基于双CCD的锻件尺寸测量的研究

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二〇〇八年高精度几何量光电测量与校准技术研讨会

作者：胡春海刘斌郑龙江燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室河北秦皇岛 066004

针对大型锻件尺寸的在线测量问题,提出一种基于双CCD的立体视觉测量方法。设计了大空间内立体视觉传感器的优化配置模型,介绍了所使用的大视场、远距离条件下摄像机模型及其标定方法。为提高测量的精度,考虑了摄像机镜头的径向畸变和切... 详细信息

针对大型锻件尺寸的在线测量问题,提出一种基于双CCD的立体视觉测量方法。设计了大空间内立体视觉传感器的优化配置模型,介绍了所使用的大视场、远距离条件下摄像机模型及其标定方法。为提高测量的精度,考虑了摄像机镜头的径向畸变和切向畸变的影响。最后描述了以实物进行立体视觉尺寸测量的实验方法,实验结果表明:立体视觉测量方法实用有效,具有方便快捷,简单可靠的特点。

关键词：在线测量锻件尺寸立体视觉摄像机标定方法优化配置

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基于自回归小波包熵特征融合算法的情感识别研究

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生物医学工程学杂志 2017年第6期34卷 831-836页

作者：李昕孙小棋王欣史春燕康健楠侯永捷燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所河北秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 河北大学生物医学工程系河北保定071002 惠斯安普医学系统股份有限公司河北秦皇岛066004

针对提高情感识别正确率这一国际开放问题,本文提出了一种基于小波包熵和自回归模型相结合的脑电信号特征提取算法。自回归过程能最大程度逼近脑电信号,用很少的自回归参数提供丰富的谱信息。小波包熵反映脑电信号在各个频带中的谱能量... 详细信息

针对提高情感识别正确率这一国际开放问题,本文提出了一种基于小波包熵和自回归模型相结合的脑电信号特征提取算法。自回归过程能最大程度逼近脑电信号,用很少的自回归参数提供丰富的谱信息。小波包熵反映脑电信号在各个频带中的谱能量分布情况。将二者结合,能够更好地体现脑电信号的能量特征。本文基于核主成分分析方法,实现了脑电信号特征提取融合。课题组采用情感脑电国际标准数据集(DEAP),选取6类情感状态以本文算法进行情感识别。结果显示,本文算法情感识别正确率均在90%以上,最高情感识别正确率可达99.33%。本文的研究结果表明,该算法能够较好地提取脑电信号情感特征,是一种有效的情感特征提取算法。

关键词：情感识别脑电信号小波包熵自回归模型核主成分分析支持向量机

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石墨烯覆盖亚波长光栅高性能表面等离子体共振传感器的设计

石墨烯覆盖亚波长光栅高性能表面等离子体共振传感器的设计

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2020年中国仪器仪表学会年会

作者：王书涛刘娜燕山大学河北省计量技术与仪器重点实验室秦皇岛 066004

提出了一种石墨烯覆盖的亚波长光栅结构的表面等离子体共振传感器,由于该传感器的光栅结构增加了传感器结构与传感层生物分子反应的表面积,为目标分析物附着在传感器衬底上的提供了更多的空间,因此具有较高的灵敏度.此外,还研究了光栅... 详细信息

提出了一种石墨烯覆盖的亚波长光栅结构的表面等离子体共振传感器,由于该传感器的光栅结构增加了传感器结构与传感层生物分子反应的表面积,为目标分析物附着在传感器衬底上的提供了更多的空间,因此具有较高的灵敏度.此外,还研究了光栅高度、占空比、光栅周期等结构参数对灵敏度传感器性能参数的影响.在最优化的结构参数中,证明了使用石墨烯覆盖亚波长光栅结构可以提高灵敏度.最后讨论了中红外区域的检测潜力,结果表明,当传感层的折射率范围为1.3-1.7 时,传感器的灵敏度可达 2570nm/RIU,该传感器对高灵敏度等离子体生物传感的研究具有重要意义.

关键词：光栅石墨烯表面等离子体共振传感器

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面向心理压力评估的脑电信号多重分形去趋势波动分析方法研究

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生物医学工程学杂志 2017年第2期34卷 180-187页

作者：李昕孙小棋齐晓英侯永捷田彦秀燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124 前景光电技术有限公司河北秦皇岛066004

本文基于多重分形去趋势波动分析方法(MFDFA)实现了对受试者心理压力状态的评估。研究针对不同心理压力状态下,脑电信号多重分形去趋势波动分析中最优分形阶数确定问题,重点分析了多重分形去趋势波动分析方法中的奇异指数、Hurst指数等... 详细信息

本文基于多重分形去趋势波动分析方法(MFDFA)实现了对受试者心理压力状态的评估。研究针对不同心理压力状态下,脑电信号多重分形去趋势波动分析中最优分形阶数确定问题,重点分析了多重分形去趋势波动分析方法中的奇异指数、Hurst指数等参数与阶数的关系,进而确定最优分形阶数,实现了基于脑电信号多重分形去趋势波动分析的心理压力状态评估。试验采集了14名在校学生有/无心理压力状态下的脑电信号,分别比较了奇异指数、奇异维数、Hurst指数、质量指数与阶数关系,确定了最优分形阶数范围为[—5,5],实现了基于脑电信号β波多重分形去趋势波动分析方法的心理压力状态评估。研究结果表明,心理压力状态下,脑电信号的Hurst指数和质量指数大于无压力状态下,脑电信号的相应参数,随着阶数的变大,Hurst指数减小,趋近于定值,而质量指数增大,奇异值随阶数的变化幅度较明显。本文还比较了有/无心理压力状态下,脑电信号的峰值和奇异谱宽度,结果表明,不同心理压力状态下脑电信号多重分形谱特性不同,心理压力状态下,脑电信号的奇异谱宽度明显大于无压力状态下脑电信号的奇异谱宽度。本文研究结果说明,该方法可以有效地评估心理压力状态,为实现心理压力状态干预,提高心理健康等提供支持与帮助。

关键词：脑电信号多重分形去趋势波动分析奇异谱宽度奇异指数

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基于排列熵与多重分形指数结合的特征提取算法在情感识别中的应用

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高技术通讯 2016年第7期26卷 617-624页

作者：李昕齐晓英田彦秀孙小棋范梦頔蔡二娟燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

通过对脑电信号的熵分析,进行了情感识别研究,并根据脑电信号的非线性特性以及多重分形特性的特点,提出了一种排列熵与多重分形指数相结合的情感脑电特征提取算法。该算法采用排列熵、Hurst指数、质量指数和奇异谱宽度相结合,实现情感... 详细信息

通过对脑电信号的熵分析,进行了情感识别研究,并根据脑电信号的非线性特性以及多重分形特性的特点,提出了一种排列熵与多重分形指数相结合的情感脑电特征提取算法。该算法采用排列熵、Hurst指数、质量指数和奇异谱宽度相结合,实现情感脑电的特征提取,采用支持向量机(SVM))实现情感识别。结果显示,该算法两两情感识别,测试集最高正确率达到92.8%,除去激动对可怕外,正确率均在80%以上;与单独使用排列熵和分形指数特征的方法相比,最高正确率分别提高41.9%和31.2%。进一步分析了对积极和消极两类情感状态的识别效果,测试集平均正确率为78.3%,比排列熵与多重分形特征,测试集正确率分别提高了26.7%和1.6%。结果表明,基于排列熵与多重分形指数相结合的特征提取算法,能够充分挖掘脑电信号的非线性特性与多重分形特征信息,是一种有效的情感脑电特征提取算法。

关键词：脑电(EEG)信号排列熵(PE) 多重分形指数支持向量机(SVM)

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自适应多层次的图像双线性广义模糊增强算法

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燕山大学学报 2008年第6期32卷 487-492页

作者：崔法毅董浩刘建宏燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 秦皇岛市特种设备监督检验所河北秦皇岛066004

在模糊集合论和广义模糊集合论的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子。提出了一种自适应多层次的图像双线性广义模糊增强新算法,该算法利用线性广义隶属度变换及其逆变换,实现了灰度图像空间的广义模糊化... 详细信息

在模糊集合论和广义模糊集合论的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子。提出了一种自适应多层次的图像双线性广义模糊增强新算法,该算法利用线性广义隶属度变换及其逆变换,实现了灰度图像空间的广义模糊化与广义模糊空间的灰度化,使用线性广义模糊算子对线性广义模糊隶属空间进行了区域对比度模糊增强,最终利用"MIN"算子提取出了增强图像的边缘轮廓。基于模糊熵的多层次阈值灰度选取过程,体现了算法的自适应性与实用性。实验表明,该算法能够快速无失真地同时增强图像中不同层次的边缘信息,所提取出的增强图像边缘准确、层次分明。

关键词：线性广义模糊算子线性广义隶属度变换模糊熵多层次阈值灰度 MIN算子

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基于多尺度传递熵的脑肌电信号耦合分析

基于多尺度传递熵的脑肌电信号耦合分析

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2015年中国生物医学工程联合学术年会

作者：陈晓玲杨芳梅谢平杜义浩吴晓光燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛 066004

为定量研究脑电和肌电信号在不同时间尺度上的同步耦合特征,本文提出多尺度传递熵方法实现静态握力输出下的脑肌电耦合分析:对脑电信号(EEG)和肌电信号(EMG)进行多尺度化,计算不同尺度因子下EEG与EMG间的传递熵值,获取不同耦合方向(EEG... 详细信息

为定量研究脑电和肌电信号在不同时间尺度上的同步耦合特征,本文提出多尺度传递熵方法实现静态握力输出下的脑肌电耦合分析:对脑电信号(EEG)和肌电信号(EMG)进行多尺度化,计算不同尺度因子下EEG与EMG间的传递熵值,获取不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上的非线性脑肌电耦合特征;进一步计算功能频段下的显著性面积指标,定量分析不同尺度下皮层肌肉功能耦合强度差异.结果显示,静态握力输出时beta频段(15-35Hz)皮层肌肉功能耦合特征显著,且beta2频段(25-35Hz)在不同尺度上EEG→EMG方向的耦合强度大于EMG→EEG方向,耦合强度最大值出现于较高时间尺度.可利用多尺度传递熵定量刻画大脑皮层与肌肉之间的非线性同步特征及功能联系.

关键词：脑电信号肌电信号功能耦合多尺度传递熵

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基于肌电反馈的下肢康复机器人控制策略研究

基于肌电反馈的下肢康复机器人控制策略研究

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2015年中国生物医学工程联合学术年会

作者：杜义浩郭子晖吴晓光谢平燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛 066004

针对现有康复机器人个体适应性差的问题,本文提出一种基于表面肌电信号的下肢康复机器人控制策略:通过采集受试者屈伸运动过程中的表面肌电信号(sEMG),基于肌电平均功率频率(MPF)指标建立疲劳因子进而调整训练模式,提取股二头肌、股外... 详细信息

针对现有康复机器人个体适应性差的问题,本文提出一种基于表面肌电信号的下肢康复机器人控制策略:通过采集受试者屈伸运动过程中的表面肌电信号(sEMG),基于肌电平均功率频率(MPF)指标建立疲劳因子进而调整训练模式,提取股二头肌、股外侧肌的积分肌电特征(iEMG和DiEMG),基于支持向量机(SVM)实现运动意图识别,进而设计下肢康复机器人主动训练控制策略.通过仿真实验验证本文所研究控制策略的有效性.

关键词：康复机器人控制策略肌电信号疲劳因子运动意图

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