杨广映
- 作品数：20 被引量：108H指数：6
- 供职机构：台州学院更多>>
- 发文基金：江省高等学校优秀青年教师资助计划项目浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生一般工业技术更多>>
- 基于径向基网络的表面肌电信号处理被引量：3
- 2008年
- 利用AR模型对实验所采集到的原始二通道表面肌电信号(SEMG)加以分析,提取AR系数作为特征值,将其作为训练样本输入到RBF神经网络进行训练,用此网络对前臂的伸臂和曲臂两种运动模式的表面肌电信号进行模式分类。实验表明,基于径向基函数RBF神经网络分类准确率比BP神经网络更高,具有较强的鲁棒性和自适应能力,可以有效识别肌肉的单动作模式。
- 杨广映杨善晓
- 关键词：表面肌电信号AR模型RBF神经网络
- 基于表面肌电信号的情感识别研究
- 比较BP神经网络分类器和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)的情感模式识别方法.实验首先对表面肌电信号(Electromyography,EMG)进...
- 杨广映杨善晓
- 关键词：表面肌电信号小波变换BP神经网络最小二乘支持向量机
- 改进的互谱法分析SMES及其在虚拟仪器中的实现
- 2006年
- 传统检测方法处理表面肌电信号(SMES)时,个体差异比较大,本文针对这一不足,应用互功率谱比值法对肌电信号进行处理,并分析互功率谱的各项参数和对应肢体动作变化之间的关系,消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰。实验表明这种改进的互功率谱比值法与传统的自功率谱比值法的方法相比,动作模式识别率得到了提高。同时,采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度,降低成本。
- 杨广映汪洋罗志增
- 关键词：表面肌电信号虚拟仪器
- 基于支持向量机研究肌肉多运动模式识别被引量：1
- 2008年
- 针对传统神经网络模式识别率低、收敛速度慢等缺点,提出用支持向量机处理表面肌电信号。采用小波变换对表面肌电信号进行分析,提取小波变换系数的标准方差作为表面肌电信号特征;随后引入支持向量机对肌肉进行展拳、握拳、腕外旋、腕内旋等4种动作模式分类。实验表明,用小波变换的标准方差所提取的表面肌电信号特征作为支持向量机模式分类器的输入,用于识别动作模式,具有运行速度快,识别率高,鲁棒性好的特点。
- 杨广映
- 关键词：小波变换支持向量机
- 支持向量机应用于语音情感识别的研究被引量：12
- 2008年
- 为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。计算机仿真实验结果表明,与已有的多种语音情感识别方法相比,支持向量机对情感识别取得的识别效果优于其他方法。
- 张石清赵知劲戴育良杨广映
- 关键词：支持向量机情感识别
- 表面肌电信号的AR参数模型分析方法被引量：36
- 2003年
- 根据实际肌电信号的随机性特征 ,对其建立AR(Autoregressive)模型 ,得到其AR模型的各项参数 ,分析此系数和对应肌肉活动所确定的肢体动作之间的关系 ,从而得到基于动作模式的表面肌电信号 (EMG)
- 罗志增杨广映
- 关键词：表面肌电信号信号处理生物电信号
- 参数自调整模糊PID调节器的仿真研究被引量：4
- 2008年
- 主要针对实际复杂工业对象中存在的非线性、不确定性、时变性等特点,在常规模糊控制器的基础上,提出了一种参数自调整模糊控制器的设计方法。采用该方法事先不需要获知对象的精确数学模型,而是基于人类的思维以及生产经验,用语言规则描述控制过程,并根据规则去调整控制算法或控制参数。实验表明,参数自调整模糊控制算法具有一定的自适应性,能实现对复杂工业过程的控制。
- 杨广映杨善晓朱涛罗成石
- 关键词：参数自调整模糊控制器S函数子系统自适应性
- 基于双层决策模型的足球机器人决策系统
- 2008年
- 设计并实现了基于行为的足球机器人系统:主要包括基本行为器和进攻、防守模块的设计与实现。采用双层的决策系统,主动完成知识提取并确定机器人协同任务的特性,使整个系统具有智能体的特征。计算机仿真技术给机器人球队提供"学习"能力,在计算机上建立模型、开发比赛策略,反复试验后可将成功的策略移植到实际的机器人球队上进行比赛。
- 杨广映杨善晓
- 关键词：足球机器人决策系统智能体
- 基于虚拟仪器的肌电信号处理方法研究被引量：2
- 2006年
- 根据肌肉收缩力量的大小取决于运动神经纤维传出动作电位频率的特征,采用功率谱比值法对表面肌电信号(SMES)进行特征提取,并通过Labview编程实现算法,计算功率谱中最大值附近一定范围内的能量占整个功率谱能量的比值K。经过多次实验,可以实现根据K值来有效地识别肌肉动作模式。采用虚拟仪器技术可提高测量精度,降低成本,减少计算工作量。
- 杨广映
- 关键词：表面肌电信号功率谱LABVIEW
- 基于AR模型和贝叶斯分类研究肌电信号
- 本文提出了一种结合AR模型和贝叶斯分类的肌电信号动作模式识别方法.首先,将采集到的肌电信号进行预处理,提取AR系数作为其特征值.其次,设计了一个贝叶斯分类器,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行动作模式分类.实验表明,这...
- 杨广映罗志增
- 关键词：肌电信号贝叶斯分类虚拟仪器模式识别
- 文献传递
