赵艳阳
- 作品数：7 被引量：30H指数：4
- 供职机构：河南工业大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信农业科学环境科学与工程更多>>
- 基于MSE-PCA的脑电睡眠分期方法研究被引量：5
- 2017年
- 针对传统的自动睡眠分期准确率不足问题,提出一种将多尺度熵(MSE)和主成分分析(PCA)联合使用的自动睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电(EEG)监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用MSE表征受试者脑电信号不同睡眠期的非线性动力学特征;然后使用PCA的前两个主成分向量代替MSE特征进行降维,实现降低数据冗余的同时保留绝大多数EEG非线性特征;最终将新向量的特征参数输入到反馈神经网络(BPNN)分类器中实现MSE-PCA模型的脑电睡眠状态的自动识别分类。实验结果表明,自动分期准确率可达到87.9%,kappa系数0.77,该方法能提高脑电自动睡眠分期系统的准确率和稳定性。
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- 基于结构化时延估计算法的声源定位被引量：6
- 2018年
- 针对声源定位研究中无法实现三维空间内高的定位问题、俯仰角以及方位角无法达到360°空间体内系统精度一致性的问题,提出了一种基于结构化延时估计算法的声源定位研究。首先对采集的波形进行去混响滤波处理,提高采集声音信号的信噪比以后,依据空间内拾音器的安装位置以及单元划分,引入细胞单元的结构化模型,该算法首先要根据细胞单元元素位置坐标,在空间体内建立虚拟坐标参考系,依据参考系中方位角、俯仰角、半径,推算出声源发声体在空间中的位置,该算法经过数据采集分析验证具有精度高、定位灵活等特点,适用于生活环境中的大部分场合。
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- 关键词：声源定位滤波
- 基于ZigBee网络和机械臂的智能灌溉系统设计被引量：9
- 2017年
- 为了解决偏远及地势复杂地区的自动灌溉控制问题,设计实现了一套嵌入式自动化节水灌溉系统。以STM3 2嵌入式控制器为核心,采用无线Zig Bee网络技术采集室外环境参数,通过上位机监测被测区域的温湿度变化,控制执行机构实现监测环境的温湿度控制调节。中央控制器与上位机采用E31-TTL-50无线通信,采用窄带无线方式进行数据传输,实现了机械臂智能灌溉、上位机远程监控系统查询、设置参数及实时监测等功能要求。
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- 关键词：灌溉系统机械臂ZIGBEE网络模糊控制
- 基于9轴传感器的消防员姿态判定及定位系统被引量：2
- 2016年
- 设计开发消防员姿态判定及定位系统。采用9轴传感器捕捉采集姿态信号,利用GPS室外定位技术与UWB室内定位技术相结合定位消防员,采用无线ZigBee网络技术采集数据;通过贝叶斯估计算法对数据进行特征提取,再通过以太网控制器将数据传送到Web服务器,便于终端访问数据;利用云平台将数据反馈到终端显示器上,实现了高精度的定位系统。该系统能够实现远程的消防员姿态判定、精准定位、紧急报警、远程作战指挥等功能。
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- 关键词：消防员贝叶斯算法GPSUWB
- 基于单通道脑电信号的自动睡眠分期被引量：5
- 2017年
- 针对传统自动睡眠分期准确率不足的问题,提出一种基于单通道脑电(EEG)信号的新型睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用两层滤波器实现对原始脑电信号的去噪,然后利用小波变换算法提取各睡眠阶段节律波的相对能量均值作为第一部分特征参数,并添加多尺度熵算法分析各睡眠阶段的复杂度特征,选取9~13尺度的多尺度熵值作为第二部分的特征参数。将所有的特征参数输入到反馈传播神经网络分类器中实现睡眠阶段的自动识别分类。通过实验结果的统计分析,该方法的平均分期准确率达到85.81%,相比传统的小波变换、样本熵和模糊熵方法,有更高的系统稳定性和准确率。
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- 关键词：睡眠分期脑电信号小波变换反馈神经网络
- 基于惯性传感器的跌倒检测技术研究进展被引量：4
- 2017年
- 近几年,世界人口老龄化的问题使跌倒检测技术得到了快速的发展;但是商业规模没有发展完善。跌倒检测技术能够迅速检测特殊人群跌倒事件的发生并及时报警,保护特殊人群的身体健康,节约社会医疗资源。归纳了基于惯性传感器的跌倒检测技术的主要进展,包括设备佩戴位置、算法以及综合性能进行了比较研究。讨论了实验对象的选择、实验环境的设置、样本动作的分类、检测指标4方面对总体性能的影响。提出了建立更科学的评价标准建议,在此基础上对该技术的研究前景进行了展望。对该项技术的进一步研究设计以及商品化开发具有一定的参考作用。
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- 关键词：惯性传感器跌倒检测ADLS
- 人体日常生活活动数据采集系统的研究与实现
- 2017年
- 人体日常生活活动数据采集系统是一个相关智能操作系统的重要输入部分，如果数据采集不完整或者采集数据偏差较大，将会很大程度上降低该系统的准确性和鲁棒性。因此，设计并实现了一套惯性式人体日常生活活动数据采集系统，主要是采用集成度高MPU9250九轴传感器对人体姿态进行数据采集、通过自组网的形式将数据集中缓存到控制器的缓存区，再通过蓝牙单点传输机制，通过串口通信将数据传送到LabVIEW中，进行数据分析和保存。该系统具有体积小、携带方便、数据采集灵活等特点。
- 赵艳阳
