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一种针对脑电信号的自适应联合模型半监督学习分类方法: 本发明公开了一种针对脑电信号的自适应联合模型半监督学习分类方法。首先建立一个自适应联合模型。联合模型的构建基于欧式模型和黎曼模型，并在算法迭代过程中设计权值更新策略。通过根据两种模型贡献来自适应调整两个模型的权值，以获得...; 高云园曹震薛云峰张启忠张卷卷; 文献传递

基于频率带组合增强和多视野卷积神经网络的解码方法: 本发明公开了一种基于频率带组合增强和多视野卷积神经网络的解码方法，包括如下步骤：S1、通过运动想象，采集人体的脑电信号；S2、对步骤S1中采集的脑电信号进行预处理；S3、构建频率带组合增强和多视野卷积神经网络；S3‑1、...; 樊竹尧席旭刚王坚高云园汪婷

基于多源生物信号的下肢步态相识别方法: 本发明提出了一种基于多源生物信号的下肢步态相识别方法。本发明首先获取人体下肢表面肌电信号、足底压力特征值和膝关节角度特征值。其次，将sEMG信号进行小波包分解提取多尺度能量和多尺度模糊熵特征；然后，对提取的sEMG信号特...; 席旭刚杨晨罗志增张启忠佘青山高云园蒋鹏; 文献传递

基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法被引量：11: 2016年; 采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法。改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数。首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号。以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法。; 蔡慧马玉良佘青山高云园孟明; 关键词：消噪

基于支持向量数据描述的膝上假肢多运动模式识别方法: 本发明涉及一种基于支持向量数据描述的膝上假肢多运动模式识别方法。目前的肌电信号分类算法都存在各种不足。本发明采用支持向量数据描述方法，提出具有多模式特征提取能力的动态模型，实现各种模式特征空间的自适应调整。该方法首先获取...; 佘青山孟明马玉良高云园罗志增; 文献传递

基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别: 针对表面肌电信号(sEMG)非线性非平稳等特点,提出一种基十小波包熵和支持向量机的表面肌电信号多运动模式识别方法。该方法利用小波包系数能量分布分析表面肌电信号特性,结合信息熵分析其不确定性和复杂性,先对表面肌电信号进行小...; 席旭刚金燕朱海港高云园; 关键词：表面肌电信号支持向量机模式识别; 文献传递

基于符号化排列传递熵的癫痫脑电双向耦合分析方法: 本发明公开一种基于符号化排列传递熵的癫痫脑电双向耦合分析方法。具体步骤为首先采用多尺度符号化排列传递熵的方法提取多通道癫痫脑电信号的耦合特征，并选择合适的尺度和频段构建脑电同步矩阵；其次基于显著性分析的方法筛选癫痫发作时...; 高云园高博王翔坤朱涛张卷卷郑敏杰; 文献传递

基于生物运动信息的上肢肩肘腕关节运动功能评价方法: 本发明提出了一种基于生物运动信息的上肢肩肘腕关节运动功能评价方法。本发明首先选择加速度信号和肌电信号作为上肢运动的生物运动信息。然后对加速度信号和肌电信号进行特征提取。在此基础上，从两方面对特征值进行筛选：针对不同类型的...; 高云园高发荣席旭刚佘青山孟明马玉良罗志增

一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别方法: 本发明涉及一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别方法，通过多通道采集系统同步获取运动想象任务下的脑电信号EEG与功能性近红外光谱信号fNIRS数据，对采集到的两种模态数据进行预处理及数据增强。针对两种信号的特性，分...; 高云园张政楠卢姜文孟伯勋席旭刚

一种适用于深度图像的人体目标跟踪方法: 本发明提出了一种适用于深度图像的人体目标跟踪方法。本发明首先利用人体目标深度值，基于阈值判断设计一种目标模板更新方法。其次，通过计算Kalman滤波器的预测位置与当前跟踪框的质心位置距离，判断跟踪是否受障碍物干扰而使跟踪...; 孟明张松王子健马玉良高云园罗志增; 文献传递

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高云园