检索结果-内蒙古大学图书馆

北京生物医学工程 2021年第1期40卷 11-23页

作者：熊保平史武翔林昱黄美兰杜民福建工程学院数理学院福州350116 福州大学物理与信息工程学院福州350116 福建中医药大学附属人民医院福州350004 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350116

目的人体关节力矩是康复评估和人机交互中非常关键的因素之一。它可以通过人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型以肌电等信号作为输入进行预测,但是由于人体结构的复杂性导致缺乏有效方法确定ANN模型的输入变量。为此本文... 详细信息

目的人体关节力矩是康复评估和人机交互中非常关键的因素之一。它可以通过人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型以肌电等信号作为输入进行预测,但是由于人体结构的复杂性导致缺乏有效方法确定ANN模型的输入变量。为此本文提出了一种基于Hill肌肉模型获取关节力矩神经网络预测最优输入变量的方法。方法采用Hill肌肉模型结合人体几何学知识建立关节力矩,智能预测输入输出关系的数学模型,把Hill肌肉模型中肌肉纤维长度和收缩速度,以及以关节自由度为支点的肌肉力臂等不可活体测量的输入变量,转换成关节自由度所关联肌肉的肌电信号(electromyography,EMG)以及这些肌肉所驱动关节自由度角度和角速度等可在线测量的变量。实验中以本文获取的变量作为极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入,对由1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者所获的数据进行测试。为了评估本文所提方法智能预测的泛化能力,实验在两个不同的泛化水平下进行,它们分别是只把3个低速数据(0.4、0.5和0.6 m/s)和全部5个速度的数据用于神经网络的训练并预测所有速度下的关节力矩值。实验通过预测值与反向动力学计算值之间的归一化绝对误差和互相关系数评估。结果本文获取的输入变量与其他关节角和角速度作为输入的方法相比,预测关节力矩值更精准。除右踝关节内外翻外,其他关节力矩预测结果的最大归一化绝对误差为12.93%,最小平均互相关系数为0.89。结论该方法比目前通用多体反向动力学的输入变量少,且可实现关节力矩值的在线预测,为运动康复中实时步态分析和外骨骼机器人控制提供技术支持。

关键词：关节力矩预测人工神经网络极限学习机 Hill肌肉模型输入变量

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基于峰值匹配分布式估计算法的光纤布拉格光栅传感网络重叠光谱的波长解调

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光子学报 2019年第4期48卷 79-86页

作者：陈静林雅婷周清旭江灏福州大学电气工程与自动化学院福州350108 福州大学电力系统与装置产业研究院福州350108 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108

针对有限光源带宽条件下光纤布拉格光栅传感网络重叠复用的解调瓶颈,提出基于峰值匹配分布式估计算法的波长解调方法,将光纤布拉格光栅传感网络重叠光谱的解调问题转化为函数优化问题,利用理论光谱与重叠光谱之间的差异构建优化模型,通... 详细信息

针对有限光源带宽条件下光纤布拉格光栅传感网络重叠复用的解调瓶颈,提出基于峰值匹配分布式估计算法的波长解调方法,将光纤布拉格光栅传感网络重叠光谱的解调问题转化为函数优化问题,利用理论光谱与重叠光谱之间的差异构建优化模型,通过峰值匹配分布式估计算法对该优化模型进行求解得到各光纤布拉格光栅的传感值.分布式估计算法采用高斯混合模型构建描述光纤布拉格光栅传感网络的解空间概率分布,由概率模型采样产生新的种群个体,并引入峰值匹配算子消除光纤布拉格光栅峰值错配,通过反复进化最终得到最优解.采用该方法对不同规模数量的光纤布拉格光栅传感网络进行解调实验,结果表明该方法在大规模光纤布拉格光栅光谱完全重叠的情况下,平均误差可控制在10pm以内;与现有其他解调技术相比,其具有更高的解调精度,能够解决光纤布拉格光栅传感网络光谱在部分重叠甚至完全重叠情况下的波长解调问题,为提升光纤布拉格光栅传感网络复用数量提供了新的解调途径.

关键词：信息光学光纤传感器分布式估计算法光纤布拉格光栅波分复用波长解调

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改进经验模态分解与谱峭度法的步态信号特征分析

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福州大学学报（自然科学版） 2019年第5期47卷 630-634页

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

通过对步态信号进行分析,提出基于能量矩占比与方差贡献率的改进经验模态分解和谱峭度法的步态信号特征频率分析方法.改进的经验模态分解消除了传统分解过程中存在的低频虚假本征模态分量,抑制了高频噪声的干扰.通过确定谱峭度图上的中... 详细信息

通过对步态信号进行分析,提出基于能量矩占比与方差贡献率的改进经验模态分解和谱峭度法的步态信号特征频率分析方法.改进的经验模态分解消除了传统分解过程中存在的低频虚假本征模态分量,抑制了高频噪声的干扰.通过确定谱峭度图上的中心频率和带宽构造带通滤波器对信号进行包络解调分析,并通过实验验证了该方法能有效提取步态信号的特征频率,为步态信号的后期研究提供一条新的思路.

关键词：步态信号改进经验模态分解谱峭度包络解调分析

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基于肌肉机械功的异常步态分析

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北京生物医学工程 2020年第1期39卷 21-28页

作者：黄美兰熊保平史武翔陈婷婷杜民福州大学物理与信息工程学院福州350116 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350116

目的通过量化背屈肌和跖屈肌之间的协同作用分析不同行走速度下偏瘫受试者踝关节角度的异常,以深层次地分析患者的运动功能。方法将从肌电(electromyograph,EMG)驱动的人体肌肉骨骼模型中获得的肌力、力臂和关节角度参数进行预处理,利... 详细信息

目的通过量化背屈肌和跖屈肌之间的协同作用分析不同行走速度下偏瘫受试者踝关节角度的异常,以深层次地分析患者的运动功能。方法将从肌电(electromyograph,EMG)驱动的人体肌肉骨骼模型中获得的肌力、力臂和关节角度参数进行预处理,利用肌力和力臂差计算患侧跖屈肌群和背屈肌群做功情况,以此分析由踝关节角度曲线反映出的步态异常。结果跖屈肌群(主要是比目鱼肌和腓肠肌)过度活跃做正功,保持高强度向心收缩,背屈肌群(主要是胫骨前肌)无力几乎不做功导致肌肉协同失衡,从而引起步态异常。结论本文提出的量化肌肉机械功方法可以深层次地分析肌肉之间的协同作用,对于偏瘫患者异常步态的分析具有重要的意义。

关键词：肌肉机械功量化分析肌肉协同神经肌肉骨骼模型肌电偏瘫

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DBU液相催化法原位合成四苯氧基酞菁锌/ZnO复合材料的制备及光催化选择性研究

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光谱学与光谱分析 2018年第5期38卷 1486-1491页

作者：刘俊劭黄磊谢文菊林皓陈义平潘海波武夷学院生态与资源工程学院福建省生态产业绿色技术重点实验室福建武夷山354300 福州大学化学学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350116

在负载于氧化铟锡(ITO)导电玻璃上、哑铃状纳米ZnO表面配位未饱和锌离子作为"模板",以苯氧基邻苯二腈作为"分子碎片",利用DBU液相催化法,在亲水性纳米ZnO表面,原位合成疏水性四苯氧基酞菁锌(ZnTPPc)。通过多种表征... 详细信息

在负载于氧化铟锡(ITO)导电玻璃上、哑铃状纳米ZnO表面配位未饱和锌离子作为"模板",以苯氧基邻苯二腈作为"分子碎片",利用DBU液相催化法,在亲水性纳米ZnO表面,原位合成疏水性四苯氧基酞菁锌(ZnTPPc)。通过多种表征手段,分析证实了所合成的ZnTPPc分子结构、ZnTPPc/ZnO界面及光生电荷转移特性。在可见光下,分别以亲水性亚甲基蓝(MB)、疏水性苯酚(PL)及其混合液为待降解反应物,定量分析疏水性ZnTPPc/ZnO复合材料对降解疏水性PL的光催化选择性。结果表明:原位合成ZnTPPc在ZnO表面呈现单分子层,具有较好的疏水性能,ZnTPPc可优先选择性降解疏水性PL,且在可见光光催化中对PL的相对降解效率是对MB分子的1.21倍。

关键词： ZnO 酞菁锌亲疏水性原位合成选择性光催化

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基于Android平台便携式荧光免疫层析试条检测装置的设计

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电气技术 2020年第4期21卷 10-14页

作者：郑齐吴辉煌高跃明福州大学物理与信息工程学院福州350108 福州大学至诚学院福州350002 福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室福州350108

荧光免疫层析定量分析具有精度高、检测速度快、操作简单等优点,广泛应用于环境保护、食品安全、临床医疗等领域。本文基于Android平台、OpenCV计算机视觉库的图像降噪等处理技术,开发便捷操作的人机交互应用程序;制作便于携带且与手机... 详细信息

荧光免疫层析定量分析具有精度高、检测速度快、操作简单等优点,广泛应用于环境保护、食品安全、临床医疗等领域。本文基于Android平台、OpenCV计算机视觉库的图像降噪等处理技术,开发便捷操作的人机交互应用程序;制作便于携带且与手机匹配良好的荧光试条图像采集暗盒;设计滑动窗口图像分割算法,提取试条测试线、质控线和背景区域的灰度值,最终计算出试条的特征值。使用标准试条图片,对装置检验结果的重复性、有效性、计算耗时等进行测试。实验结果表明:检测装置准确定位荧光试条图像中的测试线和质控线;在试条有效测试范围内,测试线的灰度值降低时,荧光试条图像特征值随之单调递减;改变滑动窗口的宽度对特征值的影响微小。

关键词：荧光免疫层析 Android系统定量检测便携滑动窗口

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基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络压缩方法

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计算机应用 2019年第10期39卷 2802-2808页

作者：高钦泉赵岩李根童同福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建省医疗器械与医药技术重点实验室(福州大学) 福州350108 福建帝视信息科技有限公司福州350001

针对目前用于超分辨率图像重建的深度学习网络模型结构深且计算复杂度高,以及存储网络模型所需空间大,进而导致其无法在资源受限的设备上有效运行的问题,提出一种基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络的压缩方法。该方法使用一个参数多... 详细信息

针对目前用于超分辨率图像重建的深度学习网络模型结构深且计算复杂度高,以及存储网络模型所需空间大,进而导致其无法在资源受限的设备上有效运行的问题,提出一种基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络的压缩方法。该方法使用一个参数多、重建效果好的教师网络和一个参数少、重建效果较差的学生网络。首先训练好教师网络,然后使用知识蒸馏的方法将知识从教师网络转移到学生网络,最后在不改变学生网络的网络结构及参数量的前提下提升学生网络的重建效果。实验使用峰值信噪比(PSNR)评估重建质量的结果,使用知识蒸馏方法的学生网络与不使用知识蒸馏方法的学生网络相比,在放大倍数为3时,在4个公开测试集上的PSNR提升量分别为0.53dB、0.37dB、0.24dB和0.45dB。在不改变学生网络结构的前提下,所提方法显著地改善了学生网络的超分辨率重建效果。

关键词：超分辨率知识蒸馏卷积神经网络压缩教师网络学生网络

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基于自适应可分离卷积核的视频压缩伪影去除算法

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计算机应用 2019年第5期39卷 1473-1479页

作者：聂可卉刘文哲童同杜民高钦泉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

针对目前视频质量增强和超分辨率重建等任务中常采用的光流估计相关算法只能估计像素点间线性运动的问题,提出了一种新型多帧去压缩伪影网络结构。该网络由运动补偿模块和去压缩伪影模块组成。运动补偿模块采用自适应可分离卷积代替传... 详细信息

针对目前视频质量增强和超分辨率重建等任务中常采用的光流估计相关算法只能估计像素点间线性运动的问题,提出了一种新型多帧去压缩伪影网络结构。该网络由运动补偿模块和去压缩伪影模块组成。运动补偿模块采用自适应可分离卷积代替传统的光流估计算法,能够很好地处理光流法不能解决的像素点间的曲线运动问题。对于不同视频帧,运动补偿模块预测出符合该图像结构和像素局部位移的卷积核,通过局部卷积的方式实现对后一帧像素的运动偏移估计和像素补偿。将得到的运动补偿帧和原始后一帧联结起来作为去压缩伪影模块的输入,通过融合包含不同像素信息的两视频帧,得到对该帧去除压缩伪影后的结果。与目前最先进的多帧质量增强(MFQE)算法在相同的训练集和测试集上训练并测试,实验结果表明,峰值信噪比提升(ΔPSNR)较MFQE最大增加0.44 dB,平均增加0.32 dB,验证了所提出网络具有良好的去除视频压缩伪影的效果。

关键词：视频质量增强光流估计运动补偿自适应可分离卷积去视频压缩伪影

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一种利用肌肉激活特性调制和评估功能性电刺激的方法

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福州大学学报（自然科学版） 2019年第3期47卷 346-351页

作者：杨徐陈建国李玉榕周月珠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 福建医科大学附属第一医院康复医学科福建福州350005

提出一种基于肌肉激活生理特性的足下垂功能性电刺激调制与评估方法.结合肌肉募集的死区和饱和特性,利用自然步态下胫骨前肌的肌电信号和电刺激下胫骨前肌的耐受值和阈值调制电刺激输出曲线.研究基于1-范数的方法量化肌肉在电激活下的... 详细信息

提出一种基于肌肉激活生理特性的足下垂功能性电刺激调制与评估方法.结合肌肉募集的死区和饱和特性,利用自然步态下胫骨前肌的肌电信号和电刺激下胫骨前肌的耐受值和阈值调制电刺激输出曲线.研究基于1-范数的方法量化肌肉在电激活下的肌电信号募集水平评估所提出的电刺激调制方法的性能.通过实验比较了肌电信号调制电刺激时的胫骨前肌电诱发募集特性和自然激活时的募集特性,二者的相关系数达到0.8815.结果表明,利用自然激活方式调制电刺激的输出方式是有效的,而基于肌肉激活程度的评价指标具有可行性.

关键词：功能性电刺激足下垂肌肉激活肌电信号

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结合经验模态分解能量矩占比和方差贡献率法的步态信号特征向量提取

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物联网技术 2019年第2期9卷 35-39,42页

作者：陈东毅陈建国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

步态即人体走路时的姿态,是一种复杂而有规律的运动过程。步态包含了许多运动信息,通过采集和分析步态信息得到的步态参数在康复治疗中可以发挥重要作用。为了对步态信息进行准确分类,文中分析了步态信号的特性,提出了基于经验模态分解(... 详细信息

步态即人体走路时的姿态,是一种复杂而有规律的运动过程。步态包含了许多运动信息,通过采集和分析步态信息得到的步态参数在康复治疗中可以发挥重要作用。为了对步态信息进行准确分类,文中分析了步态信号的特性,提出了基于经验模态分解(EMD)能量矩占比、方差贡献率法与BP神经网络理论相结合的正常人与患者步态信号的特征向量提取和步态分类的分析方法。首先将步态信号进行经验模态分解,得到所需要内禀模态函数分量(IMF),通过离散采样点求出包含主要步态特征信息的各阶IMF分量的能量矩占比与方差贡献率作为特征向量,并以此作为BP神经网络的输入,通过BP神经网络分类器对步态进行分类。经实验分析该方法能较好地识别出步态类型。

关键词：步态分类经验模态分解能量矩占比方差贡献率 BP神经网络

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