祝翔
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：国际科技合作与交流专项项目国家自然科学基金重庆市科技攻关计划更多>>
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- 基于SVM多分类技术的肌电辅助脑电智能轮椅控制系统被引量：3
- 2013年
- 针对单一脑电控制智能轮椅中信号识别率不高和系统稳定性低的问题,考虑到脑电传感器Emotiv能同时获取脑肌电信号,提出一个基于支持向量机(support vector machine,SVM)多分类技术的肌电信号(electromyography,EMG)辅助脑电信号(electroencephalogram,EEG)的轮椅控制系统。系统采用小波变换和阈值法分别对EEG和EMG进行特征提取,并对特征向量进行融合;然后,采用多分类SVM对信号进行分类,将分类结果作为智能轮椅的控制指令。实验证明,系统与单一脑电控制相比,动作识别率高,稳定性好。
- 张毅祝翔罗元
- 关键词：脑电信号肌电信号多分类支持向量机
- 基于SVM多分类技术的肌电辅助脑电智能轮椅控制系统
- 针对单一脑电控制智能轮椅中信号识别率不高和系统稳定性低的问题,考虑到脑电传感器Emotiv能同时获取脑肌电信号,提出一个基于支持向量机(support vector machine,SVM)多分类技术的肌电信号(elec...
- 张毅祝翔罗元
- 关键词：脑电信号肌电信号多分类支持向量机
- 文献传递
- 基于SVM多分类技术的肌电辅助脑电智能轮椅控制系统
- 针对单一脑电控制智能轮椅中信号识别率不高和系统稳定性低的问题,考虑到脑电传感器Emotiv能同时获取脑肌电信号,提出一个基于支持向量机(support vector machine,SVM)多分类技术的肌电信号(elec...
- 张毅祝翔罗元
- 关键词：智能轮椅控制系统小波变换信号识别
- 文献传递
- 一种克服sEMG人机交互中肌肉疲劳的SVM算法被引量：5
- 2014年
- 在基于表面肌电信号的人机交互系统中,产生的肌肉疲劳降低了系统的稳定性。针对该问题,分析肌肉正常状态和疲劳状态下的肌电信号变化规律,提出一种改进的在线支持向量机增量训练算法。该算法在每次训练SVM(Support Vector Machine)模型时,计算各样本到分类超平面的距离,并以之为条件对不断更新的训练数据进行有条件的选择和遗忘,只留下最大距离1/2以内的数据。通过在线训练不断更新训练样本来获得新的SVM模型,用于适应肌肉疲劳过程中肌电信号的变化,同时防止多次在线训练过程中更新的样本改变训练集间初始边界。最后在智能轮椅上进行验证,实验结果表明:该算法有效减少了肌肉疲劳在人机交互系统中的影响,使得系统能够保持长时间稳定操作。
- 张毅祝翔罗元
- 关键词：肌肉疲劳
