卢志扬
- 作品数：5 被引量：19H指数：3
- 供职机构：天津大学精密仪器与光电子工程学院精密测试技术及仪器国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学机械工程更多>>
- 基于肌电信号的手臂运动状态的辨识被引量：5
- 2005年
- 本研究的目的是利用人体上肢肌肉的肌电信号辨识人体肘关节运动状态。当人体手臂做屈伸运动时,采集肱二头肌和肱三头肌的肌电(EMGs)信号和肘关节角度信号,对EMGs进行处理和特征提取。提取的特征值作为一个四层的神经网络模型的输入信号,运用改进后的误差反传学习算法最优化网络各层权值,映射出人体表面肌电信号和手臂运动状态间的非线性关系,并将处理后的肌电信号转换为相应时刻的肘关节运动角度。试验结果表明神经网络预测出的肘关节运动角度与测角仪测出的实际运动角度最大误差小于1度。
- 李醒飞杨晶晶史颖张国雄卢志扬
- 关键词：神经网络
- 利用肌电信号离线控制机械臂被引量：3
- 2006年
- 研究的目的是利用人体上肢肌肉的肌电信号来控制机械臂的运动。人体手臂在水平面上做屈伸运动,采集肱二头肌和肱三头肌的肌电信号和肘关节角度信号,对肌电信号进行处理和特征提取,提取的特征值作为一个四层的神经网络模型的输入信号。运用改进后的误差反传学习算法最优化网络各层权值,并使用该神经网络模型来预测人体的肘关节角,使用该预测角来控制机械臂,机械臂的运动与人的肘关节角进行比较,试验结果表明肘关节运动角度与机械臂的运动角度方均根误差小于1°。
- 李醒飞杨晶晶张晨阳张国雄卢志扬
- 关键词：肌电信号机械臂神经网络
- 基于肌电信号的人手运动状态的辨识被引量：8
- 2007年
- 研究的目的在于利用人体前臂的肌电信号进行人手动作模式的识别。根据采集的肌电信号,判断动作始末状态并对该肌电信号进行小波降噪预处理,利用小波变换的高频细节系数极值构造特征矢量,经过学习矢量量化(LVQ)神经网络训练,能够有效地识别握拳、展拳、手腕内旋和手腕外旋4种动作模式。和前馈型神经网络比较,LVQ神经网络具有更高的识别准确率和更稳定的再现性。
- 李醒飞朱嘉杨晶晶张国雄卢志扬
- 关键词：小波变换神经网络
- 肌电信号控制仿生手的研究被引量：4
- 2006年
- 研究的目标是利用肌电信号实时控制仿生手的运动。使用所设计的系统,实现了肌电信号采集、处理和对所设计的仿生手的控制。通过试验验证了肌电信号的统计特性,用不同操作者的不同肌肉来控制和训练仿生手抓物体,试验结果表明仿生手的失误率小于0.5%。
- 李醒飞李大鹏张国雄卢志扬
- 关键词：肌电信号上肢
- 用肌电信号实时控制虚拟机械手臂被引量：2
- 2006年
- 研究了利用肌电信号来实时控制机械手的运动。采集人体上肢在垂直面上做屈伸运动时的肱二头肌和肱三头肌的肌电信号及关节角度信号,将经过处理的肌电信号和时间信号输入到一个神经网络预测器来预测关节角度。将预测的关节角度作为虚拟机械手的控制信号,控制机械手做与人相同的运动。试验结果显示,机械手的运动轨迹与人的上肢肘关节角轨迹的最大均方差小于2°,且具有很强的相关性,实现了肌电信号控制虚拟机械手的动画显示。
- 李醒飞史颖杨晶晶张国雄卢志扬
- 关键词：机械手神经网络
