检索结果-内蒙古大学图书馆

电波科学学报 2022年第5期37卷 782-792页

作者：陈志英林峰龚赞杜民厦门理工学院电气工程与自动化学院厦门361024 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350116 厦门理工学院光电与通信工程学院厦门361024 武夷学院福建省生态产业绿色技术重点实验室武夷山354300

人体信道路径损耗计算对植入式通信链路预估具有重要意义.文章利用有耗媒质的电磁场边界条件、反射和透射定理并引入切向等效波阻抗定义,推导出平面波向人体斜入射时各人体组织分界面上的入射角、透射角、反射系数、透射系数、切向等效... 详细信息

人体信道路径损耗计算对植入式通信链路预估具有重要意义.文章利用有耗媒质的电磁场边界条件、反射和透射定理并引入切向等效波阻抗定义,推导出平面波向人体斜入射时各人体组织分界面上的入射角、透射角、反射系数、透射系数、切向等效波阻抗以及各人体组织中的电磁合成波,提出了一种基于平面波向多层有耗媒质斜入射的人体信道远场路径损耗解析模型.然后以植入在肌肉为例,计算了TM波和TE波在5个常用工业通信频率以不同角度斜入射的人体信道电磁场分布与路径损耗,结果显示,电磁波在入射面的反射是影响人体信道路径损耗的关键因素,当频率在1.4 GHz附近时总路径损耗最小,TM波性能优于TE波,且当入射角小于等于30°时,总路径损耗基本保持不变.最后采用COMSOL Multiphysics建立了有限元仿真模型验证解析模型,二者结果高度吻合,最大误差仅为0.039,有力证明了解析模型的正确性和有效性.

关键词：植入式通信人体信道路径损耗斜入射平面波

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步态信号采集与分类平台的设计与实现

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贵州大学学报（自然科学版） 2022年第4期39卷 60-66页

作者：陈东毅李玉榕福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108

低成本、易实施、无接触式的步态信号采集与分类平台可为步态的定量评估、智能诊断提供新的研究路径与参考思路。应用改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)结合Bagging正则化共空间模式(Bagging regularized common spat... 详细信息

低成本、易实施、无接触式的步态信号采集与分类平台可为步态的定量评估、智能诊断提供新的研究路径与参考思路。应用改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)结合Bagging正则化共空间模式(Bagging regularized common spatial pattern,BRCSP)与Fisher线性判别分析法(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)设计了步态信号采集与分类平台。该平台将采集到的步态信号通过改进EMD进行滤波,抑制高频干扰噪声,提取真实、有用的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)进行信号重构,从而得到包含完整、准确步态信息的信号;再通过BRCSP特征提取方法强化步态信号的个体差异性及共同特征,提取出显著的特征分量;最后应用FLDA方法将特征向量映射到低维度空间中并进行步态分类。实验结果表明,该平台能准确分类进入红外、激光检测区域内的不同步态,平均分类准确率达到96.6%。

关键词：步态识别特征分类改进的经验模态分解 Bagging正则化共空间模式 Fisher线性判别分析法

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步态分析及在功能性电刺激系统中的应用

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物联网技术 2022年第2期12卷 115-119页

作者：陈子晗黄思远黄嘉俊李玉榕福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108

文中提出一种足下垂功能性电刺激实时控制算法—基于自适应阈值的足下垂FES启停控制算法:将患者的小腿角速度信号和步态过程结合分析,在每一个步态周期内实时识别脚尖离地和脚跟着地2个关键时刻点。在脚尖离地时对患者患肢胫骨前肌施加... 详细信息

文中提出一种足下垂功能性电刺激实时控制算法—基于自适应阈值的足下垂FES启停控制算法:将患者的小腿角速度信号和步态过程结合分析,在每一个步态周期内实时识别脚尖离地和脚跟着地2个关键时刻点。在脚尖离地时对患者患肢胫骨前肌施加电刺激,输出基于阈值和耐受值的梯形波,在脚跟着地时停止电刺激。实验验证了算法的可行性,通过分析步态的角速度信息和设计的启停控制模式可以辅助患者行走,在一定程度上帮助患者改善步态。

关键词：功能性电刺激足下垂角速度步态自适应梯形波启停控制

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基于Stacking集成学习的马兜铃酸及其类似物鉴别

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江苏农业学报 2021年第2期37卷 503-508页

作者：谢文涌柴琴琴林旎李祥辉王武福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108 福建医科大学医学技术与工程学院福建福州350004

以中草药中所含成分马兜铃酸及其类似物为研究对象,针对传统中药鉴定存在的主观性强、操作复杂等不足以及单一机器学习模型鉴别精度不高的问题,提出多模型融合的Stacking集成学习分类模型,用来实现马兜铃酸及其类似物的鉴别。采集马兜... 详细信息

以中草药中所含成分马兜铃酸及其类似物为研究对象,针对传统中药鉴定存在的主观性强、操作复杂等不足以及单一机器学习模型鉴别精度不高的问题,提出多模型融合的Stacking集成学习分类模型,用来实现马兜铃酸及其类似物的鉴别。采集马兜铃酸、1,10-菲咯啉-4,7-二甲酸、菲醌、β-谷甾醇4种样品的近红外光谱数据,对其进行数据预处理与主成分分析降维,基于降维后的数据特征,通过遍历搜索策略构建了以随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯为基分类器,随机森林为元分类器的Stacking集成学习分类模型。结果表明,Stacking集成学习分类模型具有最佳表现性能,鉴别正确率最高达到99.38%,比K最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯分类模型的平均鉴别正确率高8.23个百分点,并且在精确率、召回率、综合评价指标(F1值)方面有优异表现。综上可见,本研究提出的Stacking集成学习分类模型能够快速有效地鉴别马兜铃酸及其类似物。

关键词：马兜铃酸近红外光谱主成分分析 Stacking集成学习

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基于角速度的膝关节屈伸角度实时估计方法

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仪器仪表学报 2020年第11期41卷 168-176页

作者：李玉榕连春快杨浩陈昕梁杰福州大学电气工程与自动化学院福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108 厦门大学附属福州第二医院福州350007

穿戴式膝关节屈伸角度的实时估计对康复评估及外骨骼康复机器人的实时控制有重要作用。利用穿戴在大腿和小腿上的两个角速度传感器实现膝关节角度实时估计。首先离线通过遗传算法优化计算膝关节模型的关节轴,然后在线将这两个角速度传... 详细信息

穿戴式膝关节屈伸角度的实时估计对康复评估及外骨骼康复机器人的实时控制有重要作用。利用穿戴在大腿和小腿上的两个角速度传感器实现膝关节角度实时估计。首先离线通过遗传算法优化计算膝关节模型的关节轴,然后在线将这两个角速度传感器数据投影到关节轴上,确定出膝关节屈伸角度变化的角速度差,对角速度差进行积分可得膝关节屈伸角度。同时,利用小腿上的角速度传感器实时判断脚跟着地点时刻,在该时刻对角度进行重置来消除积分漂移。募集5个健康人和2个膝骨性关节炎患者进行实验。结果表明,小腿上的角速度传感器能准确判断脚跟着地点,与压力传感器判断出的脚跟着地时间点相比较,在5个步态周期里,健康组的平均均方根误差为27.88±19.64 ms,患者组的平均均方根误差为54.60±7.21 ms,约占步态周期的3%,有较高精度,符合应用需求。本方法的膝关节屈伸角度估计方法和角度传感器的实际测量数据对比,健康组的平均均方根误差为2.86±0.53°,患者组测试的平均均方根误差为2.00±0.78°。改变大腿上传感器穿戴位置的实验结果为穿戴位置不影响模型估计的角度。本方法操作方便,有效消除积分漂移,实现对膝关节屈伸角度的实时准确估计。

关键词：膝关节角度角速度传感器遗传算法关节轴脚跟着地点

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基于CNN的肌肉收缩超声图像分类

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电视技术 2022年第6期46卷 63-67页

作者：史婧婷马炜刘婷陈旭辉福州大学物理与信息工程学院福建福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108

肌肉收缩训练对运动康复的意义重大,为了研究卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在肌肉收缩超声图像分类问题中的可行性并评估效果,采用两种CNN模型(Res Net101和VGG19)对肱二头肌超声图像中肌肉是否收缩进行分类,并开展... 详细信息

肌肉收缩训练对运动康复的意义重大,为了研究卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在肌肉收缩超声图像分类问题中的可行性并评估效果,采用两种CNN模型(Res Net101和VGG19)对肱二头肌超声图像中肌肉是否收缩进行分类,并开展对比分析。实验结果表明,VGG 19模型分类效果较好,在准确度、参数数量及训练效率上均有明显优势,泛化能力强。

关键词：深度学习卷积神经网络(CNN) 超声图像分类肌肉收缩

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基于多特征融合和LightGBM的金线莲品系识别

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江苏农业学报 2021年第1期37卷 155-162页

作者：陈舒迪柴琴琴张勋黄泽豪林羽徐伟福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108 福建中医药大学药学院福建福州350122

金线莲是中国珍稀中草药,不同品系的金线莲具有细微的形态差异和显著的药效差异。针对金线莲的单一特征贡献能力不足以及传统分类器泛化能力不佳的问题,提出使用形状、颜色和纹理特征对金线莲叶片图像进行特征提取与融合,再使用表现性... 详细信息

金线莲是中国珍稀中草药,不同品系的金线莲具有细微的形态差异和显著的药效差异。针对金线莲的单一特征贡献能力不足以及传统分类器泛化能力不佳的问题,提出使用形状、颜色和纹理特征对金线莲叶片图像进行特征提取与融合,再使用表现性能更优的LightGBM(轻量级梯度提升机)构建分类器,以提高金线莲识别正确率。LightGBM具有精确高效等优点,将提取得到的高层次特征导入LightGBM进行训练预测,可以有效提高分类准确性。对金线莲数据集中的6个品系共368幅叶片图像进行试验,结果表明,相比于传统的分类方法,基于多特征融合和LightGBM的模型识别效果最好,10次随机试验的平均识别率比传统方法KNN、SVM和GBDT高,并且在分类评价指标精确率、召回率、综合评价指标上有较优表现,该研究结果可为中药材品系识别提供参考。

关键词：金线莲多特征融合 LightGBM 叶片识别

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基于OpenSim肌骨建模估算胫股关节接触力

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康复学报 2025年第1期35卷 59-68页

作者：王晓玲简家伟谢秋蓉连章汇郭春明郭洁梅李玉榕福建中医药大学康复医学院福建福州350122 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350108 吉林大学白求恩第二医院吉林长春130041 福建中医药大学中医学院福建福州350122

目的基于OpenSim软件开发建立1个包含双接触点、3个自由度膝关节的个性化肌肉骨骼模型,估测膝关节负荷,为临床膝骨关节炎(KOA)患者的精准化诊断及个体化康复方案的制订提供可靠依据。方法利用由斯坦福大学授权公开、加州拉霍亚市Scripp... 详细信息

目的基于OpenSim软件开发建立1个包含双接触点、3个自由度膝关节的个性化肌肉骨骼模型,估测膝关节负荷,为临床膝骨关节炎(KOA)患者的精准化诊断及个体化康复方案的制订提供可靠依据。方法利用由斯坦福大学授权公开、加州拉霍亚市Scripps诊所希利矫形研究与教育中心发布的“膝关节体内负荷预测挑战赛”公开数据集,纳入4例接受全膝关节置换术(TKA)并植入压力检测仪器的受试者,以OpenSim模型库中的通用模型gait2392为基础升级搭建,新模型包含28个关节和43个自由度,并调整膝关节结构,使其具有屈曲-伸展、内收-外展、内旋-外旋3个方向自由度,增添了单臂4个关节、7个自由度能够扭矩驱动的上肢结构,并将股骨与胫骨间由单接触点调整为双接触点。通过模型缩放、逆向运动学分析、逆向动力学分析、残差缩减处理、肌肉控制和肌肉分析等,综合考虑步态中外部力和体内肌力的贡献,计算胫股关节内侧、外侧接触力。采用Matlab 2018b进行统计学分析,计算模型估计结果与植入假体测量结果的Pearson相关系数、均方根误差以及标准差,验证本研究建立的肌骨模型的有效性。结果 4名受试者共获得21次完整步态试验数据,受试者JW、DM、PS、SC步态周期平均时长分别为(1.18±0.03)、(1.18±0.08)、(1.09±0.02)、(1.14±0.04)s;内侧、外侧、总接触力估计值与测量值的相关系数平均值分别为(0.921±0.079)、(0.817±0.084)、(0.930±0.066),均方根误差的平均值分别为(0.336±0.146)、(0.332±0.043)、(0.442±0.160) BW;内侧、外侧接触力峰值的估计值与测量值均方根误差的平均值分别为(0.43±0.25)、(0.34±0.24) BW,峰值出现时间误差的平均值分别为(44.09±34.66)、(67.52±61.19) ms。结论利用所建立的双接触点、3个自由度的膝关节全身OpenSim肌肉骨骼模型能够生成肌肉驱动的步态模拟,得到可靠的胫股关节接触力,为精准监测胫股关节负荷、临床康复方案的制订和持续改进假体设计等提供重要依据。

关键词：胫股关节内侧、外侧接触力 OpenSim 肌肉骨骼模型行走步态

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基于改进CenterNet的竹条表面缺陷检测方法

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计算机应用 2021年第7期41卷 1933-1938页

作者：高钦泉黄炳城刘文哲童同福州大学物理与信息工程学院福州350116 福建省医疗器械与医药技术重点实验室(福州大学) 福州350116 福建帝视信息科技有限公司福州350001

在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条... 详细信息

在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。

关键词：目标检测缺陷检测注意力机制卷积神经网络深度学习 CenterNet

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基于惯性传感器的穿戴式步态分析系统设计与实现

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电气技术 2021年第9期22卷 14-21,50页

作者：李江慧连春快李玉榕福州大学海洋学院福州350003 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108

步态分析是对下肢运动情况量化评估的重要手段。本文采用基于惯性传感器的步态时空参数估计算法,根据穿戴在小腿上的惯性传感器节点检测步态事件点,再对穿戴在脚跟处的惯性传感器加速度信号进行双重积分计算步长,根据步态时相校正加速... 详细信息

步态分析是对下肢运动情况量化评估的重要手段。本文采用基于惯性传感器的步态时空参数估计算法,根据穿戴在小腿上的惯性传感器节点检测步态事件点,再对穿戴在脚跟处的惯性传感器加速度信号进行双重积分计算步长,根据步态时相校正加速度信号以提高步长估计精度。本文设计并实现了基于惯性传感器的步态数据节点采集,完成了硬件和软件的设计。为了验证系统的可靠性和准确性,对3个志愿者进行实验。比较本文设计的步态分析系统和商用locometrix步态分析仪的结果,步长、步速和步频的平均相对误差分别为5.21%、4.51%和11.87%。结果表明利用本文研制的穿戴式步态分析系统能精确估计步态时空参数。

关键词：步态分析惯性传感器步态时空参数智慧医疗

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