周慧
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：华中科技大学控制科学与工程系图像信息处理与智能控制教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 采用广义似然比检测的肌肉收缩起始时刻判断算法
- 2012年
- 肌电假肢利用残肢残存肌肉的肌电信号实行对假肢的控制。对于低信噪比的残肢表面肌电,本研究采用广义似然比检测方法判断肌肉收缩起始时刻,其中判别阈值与肌电信号信噪比有关。针对不同信噪比的模拟肌电信号,采用离线仿真方法得到肌肉收缩起始时刻检测误差最小的判别阈值,得到信噪比-经验阈值拟合曲线,确定信噪比与阈值的对应关系;根据肌电信噪比由阈值拟合曲线得到判别阈值,采用似然比检测算法在线分析肌肉收缩的起始时刻。与传统算法比较,对于模拟肌电信号,本算法误差均值和标准差分别减小35%和43%;对于真实肌电信号,误差均值和标准差分别减少29%和23%。可见在小信噪比条件下广义似然比检测算法判断肌肉收缩起始时刻较传统算法更为准确。
- 徐琦程俊银周慧杨磊
- 关键词：肌电信号肌肉收缩
- 支持向量机方法在运动意识识别中的应用被引量：1
- 2008年
- 为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EEG的运动想像模式识别.实验数据采用脑机接口竞赛(2003)的脑电数据,实验结果表明采用径向基核函数的SVM分类器可有效地对EEG进行运动想像分类,具有良好的泛化推广能力,为脑机接口的运动意识分类提供了新思路.
- 徐琦王永骥周慧王琬
- 关键词：支持向量机脑电小波变换运动想像模式识别
