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HMM在下肢表面肌电信号步态识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的分类方法,利用下肢表面肌电信号(SEMG)进行人体步态状态的识别.对每通道的SEMG信号按时间分段后,对每段数据提取4个时域特征来描述信号特点.根据对步态周期中状态的划分确定了HMM的结构,将HMM的状态与步态状态一一对应,并利用改进的Baum-Welch算法估计HMM参数,然后... 相似文献
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针对运动目标差分相乘产生的空洞问题,提出了一种基于运动区域轮廓信息和自适应标记约束的分水岭运动目标检测新算法,来实现移动机器人平台上较大运动目标的完整检测.首先,结合相位相关法和Fourier-Mellin变换配准图像的缩放和平移量;然后,利用运动区域轮廓信息和分层投影法来提取前景和背景标记.先通过连续三帧配准图像差分相乘方法检测出运动区域轮廓,并结合形态学腐蚀、膨胀操作和投影法生成前景和背景标记模板;再将前景和背景标记模板分为若干层,通过水平投影得到每一层轮廓的边界点,并按一定方式连接得到前景和背景标记;最后,根据重构的梯度图像,用标记约束分水岭分割出完整的运动区域.实验结果表明,该算法能够准确完整地分割出规则和非规则运动目标,具有较好的实时性. 相似文献
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