基于肌电信号的人手姿态多模式识别方法

为了实现多自由度假手的控制,需要基于人体肌电信号识别更多的手部姿态.采用6枚表面肌肤电极获取肌电信号,使用样本均值构成特征向量训练支撑向量机,通过对人手姿态模式进行合理规划,实现了人手19种姿态的有效分类.相比传统稳态特征集而言,新方法使用阈值特征集训练分类器,使其在总体及模式过渡特征的识别率上均有提高.基于此而构建的人手姿态多模式在线识别方法将使多自由假手的肌电控制更加直观与有效.     

基于BP神经网络的海洋声学仪器信号识别方法

分析了几种常用海洋声学仪器信号的基本特征,提出一种基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,以实现对信号特征参数进行分类、识别的方法.该方法采用短时傅里叶变换提取信号特征参数,运用Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络.以实测海洋声学仪器信号的特征参数进行训练后,采用实测和仿真样本对BP神经网络的识别能力进行测试.实验结果表明,BP神经网络能够有效地区分不同海洋声学仪器的信号,识别准确率达到95%以上,且虚警率低于5%.该研究成果可用于识别海域中不同海洋声学仪器,检测海洋中声学仪器的工作状态.该识别方法对于其他海洋声信号的识别研究也有一定的参考价值.     

基于深度图像预旋转的手势估计改进方法

基于深度图像的手势估计比人体姿势估计更加困难,部分原因在于算法不能很好地识别同一个手势经旋转后的不同外观样式.提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)推测预旋转角度的手势姿态估计改进方法:先利用自动算法标注的最佳旋转角度来训练CNN;在手势识别之前,用训练好的CNN模型回归计算出应预旋转的角度,然后再对手部深度图像进行旋转;最后采用随机决策森林(Random Decision Forest, RDF)方法对手部像素进行分类,聚类产生出手部关节位置.实验证明该方法可以减少预测的手部关节位置与准确位置之间的误差,手势姿态估计的正确率平均上升了约4.69%.     

一种基于sEMG信号的手势识别方法研究

随着机器人技术的发展,利用表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号进行动作识别成为研究的热点.针对sEMG与手部动作关系复杂且实际应用困难的问题,该文提出一种基于BP(back propagation)神经网络的模式识别系统,可通过指浅屈肌和肱挠肌的2路sEMG信息源,识别手部6种不同姿态.该研究采用1阶数字低通无限脉冲响应滤波器提取信号包络,并利用能量特征值进行端点检测,选取短时能量、过零率和12阶线性预测系数进行模式识别.实验结果表明:该方法可以达到90%以上的识别正确率,具有一定的实际应用前景.     

人机语音交互中的情感语音处理

选取三种典型的情感状态,通过对在不同情感状态下大量取样的语音样本的基频、能量、时长及相关韵律特征参数作统计分析,基于统计结果使用PCA方法进行情感状态识别实验,识别准确率达91.67%.结合情感识别结果,使用DTW算法通过模式匹配进行小词汇表的语音识别,提高语音识别正确率;给出输出语音韵律特征参数的调整方法,使人机语音交互得到更加人性化的改进.     

指数型阻尼模型复模态更新及阻尼矩阵识别

提出了在模态测试的基础上识别得到指数型非粘滞阻尼系统中阻尼系数矩阵的方法.通过求解一个带约束最优化问题,得到满足系统特征方程的最优修正阻尼系数矩阵.考虑了实际模态测试中得到的模态参数的非完备性,可以利用有限的低阶模态,较为准确地识别出系统的阻尼系数矩阵,但随着系统的非粘滞阻尼特性逐渐增强时,想要精确识别出阻尼系数矩阵所需要的模态数目会逐渐增加.同时,进一步考虑到模态测试中复模态的虚部受噪声影响较大,提出了阻尼矩阵识别过程中对复模态虚部进行更新的方法,使之满足指数型阻尼系统特征方程,且利用上述方法得到的复模态虚部,能较为精确地识别出阻尼系数矩阵.由于目前对松弛因子识别的研究较少,在模态更新方法的基础上提出了不依赖于复模态虚部的松弛因子识别公式,并通过数值算例,验证了指数型非粘滞阻尼模型的阻尼识别方法及复模态更新方法的适用性和有效性,及松弛因子识别的准确性.最后通过悬臂梁的振动测试进行模态参数识别,并讨论了指数阻尼模型的适用性和合理性.     

碰撞中乘员有无抓握顶棚扶手下的伤害对比分析

目前在利用假人研究碰撞过程车内人员损伤程度试验中,未考虑假人抓握顶棚扶手时对人体损伤评定产生的影响,针对该问题基于LS-PREPOST和Oasys PRIMER软件建立汽车副驾驶室和具有手部抓握能力的数字假人模型,通过添加实车碰撞测试中B柱加速度曲线,模拟正面碰撞过程中加速度场,并对自由坐姿状态下和抓握顶棚扶手状态下的假人主要部位进行损伤程度对比分析。仿真结果表明,假人在抓握顶棚扶手的情况下头部合成加速度峰值和头部损伤程度指数(head injury criteria,HIC)与自由坐姿状态下假人相比降低了6.1%和30.2%,同时颈部最大剪切力、拉伸力和弯矩力分别降低了87.4%、76.9%、42.9%,胸部最大压缩量降低了16.9%。研究结果可为碰撞中被动安全领域的研究提供参考。     

基于矩形积分双谱和核主分量分析的电台指纹识别

目的 解决传统的积分双谱特征维数比较大而导致分类器的稳健性和电台的正确识别率下降的问题.方法 首先选择矩形积分双谱作为识别的特征参数,然后采用了核主分量分析方法进行降维,最后采用基于核函数的支持向量机分类器(SVM)实现对电台指纹的识别.结果 给出一种方法,实现了同种型号相同调制方式的3部不同电台的识别.结论 该算法有效地降低了特征维数.较大地提高了电台的正确识别率.     

气动扇形柔性关节多指灵巧仿人机械手

为了满足服务型机器人对人机交互动作柔软性、安全性的高要求,基于仿生学理论提出了一种气压驱动扇形柔性关节,并将其用于多指灵巧仿人机械手的构建。采用柔性关节驱动和刚性手部骨骼相结合的设计理念,兼顾手部刚度与柔性。通过关节角度的检测和供气压力的调节,实现手指关节弯曲角度和手指抓握力的连续控制。描述了扇形柔性关节的工作原理和结构设计特点,以及手部整体结构的设计,并对机械手抓握动作和功能进行了试验分析。试验结果表明:柔性多指灵巧仿人机械手能够完成各种手势以及对球状、圆柱状和卡片状等物体的抓取。     

基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断

复杂系统状态监测与故障诊断是系统安全运行过程中的重要保障,分析了钻井系统事故状态下特征参数的变化,给出了用神经网络进行故障诊断的流程,在利用样本数据对网络进行训练的基础上建立了稳定的神经网络诊断模型.输入各种状态下的新样本数据,能够得到正确的系统状态识别,通过改进网络算法改进了网络性能.对生产数据的处理结果表明,基于神经网络的多参数融合算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现状态检测与故障诊断.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.