基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨

扼要阐明抽取二维人脸图像特征方法并进行人脸识别,结合实验结果进行分析比较主元分析和核主元分析方法的优缺点,得出核主元分析方法在人脸识别算法中误识率低,解决了维数和小样本问题,能准确快速识别人脸的结论.     

模糊神经网络在车辆识别中的应用

为提高智能交通系统中汽车车型自动识别的正确率,采用了多传感器移动车辆识别系统的数据融合算法,即用模糊神经网络建立数据融合决策模型,用BP算法对网络进行学习和训练,提高系统的精度和智能化.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

基于HHT和改进PNN的CSI人体动作识别研究

为了有效判别真实摔倒动作与疑似摔倒动作、提高动作识别准确度,提出基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和改进概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)人体动作识别算法。对CSI的幅度与相位融合信号进行数据预处理,利用HHT来提取区分人体动作信息的瞬时幅值和瞬时频率作为分类特征构建特征矩阵,在遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的PNN神经网络中训练出能有效检测真实摔倒和疑似摔倒动作的GA-PNN人体动作识别模型;利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行摔倒动作的判别。仿真实验表明,提出的算法能有效地检测真实摔倒和疑似摔倒动作,其识别准确度可达到97.18%,且误报率较低。     

枇杷枝条修剪机器人的视觉识别和框架提取

通过对枇杷枝条特征图像的分析,提出了一种枇杷枝条图像识别和框架提取的方法.该方法首先通过对亮度进行转换,找到通用的分割阈值;然后将分割图像和转换的二值图像进行叠加,获取初始枇杷枝条特征图像;再利用枇杷枝条的连枝特征进行第二次特征图像的提取和噪音的消除;之后通过枝条边界轮廓和非合理间断部分的补偿处理,完成枇杷枝条框架的提取,获得机器人修剪所需的枇杷枝条直径和中心点坐标.文中还通过实例对该方法的准确性进行了验证,枇杷枝条图像正确识别率达91.2%.     

基于电磁效应的轮式智能车导航控制

以智能交通概念原型系统为背景,引入电磁效应构建了微型道路交通线路,采用微型控制器设计了在缩微交通环境中行驶的轮式小车导航与控制系统.根据沙盘区域的实际几何参数,建立了可行的行驶路线网络,引入RFID设计了交叉路口的转向策略,实现了多辆车模按照设定路径的准确行驶.针对电磁效应导航线的识别进行了理论分析,给出了系统架构和传感器布局,以及小车偏航距离与方向的判断方法.实际测试表明,所设计的电磁导航控制系统能够稳定运行,可引导小车在复杂的道路网络上准确行驶.     

基于Kinect的中国手语识别

基于微软Kinect提取的深度图像信息,提出了一种新的中国手语识别方法。该方法首先利用Kinect获取人体主要骨骼的3D坐标和手的3D坐标;然后根据中国手语的手型、手的位置和手的方向3个主要构造成分,分别采用DBSCAN和K-means聚类算法获取手语特征中的手的位置基元和方向基元,提出一种结合CLTree和Attribute bagging聚类集成方法提取手型基元;最后将这3类基元进行组合采用模板匹配方法识别中国手语。通过对选取的72个中国手语进行识别实验,平均识别率为90.35%,实验结果说明了方法的可行性。     

数字调制信号识别系统的DSP硬件实现

针对人工的信号识别设备不足,设计了基于DSP的数字调制信号识别系统．使用希尔伯特变换提取信号的瞬时信息,计算得到3个特征参数值,使用决策树分类器对信号进行分类．设计了用于通信信号识别的硬件系统,并制作了实际电路．在CCS软件环境下,使用c语言编程实现了调制信号自动识别算法．DSP硬件仿真结果表明,在信噪比不小于10dB时,系统平均识别正确率超过了98％．最后使用系统对信号发生器产生的调制信号进行了实时离线识别,实验结果表明,系统具有较好的识别正确率和实时性．     

Mel频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用

从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为特征参数,取得了很好结果。     

多种印刷体汉字识别的一种方法

本文提出了一种新的描述多种印刷体汉字的方法——特征链码法.使用该方法无需先对汉字图像进行细化和平滑处理,可以克服汉字图像位移、不同大小以及一些噪声的影响.实验中针对常用的一级字库约3700个仿宋体、宋体、黑体(理论上还可以扩充到二级字库6700多个印刷体汉字,字体还可以增加楷体等),以及相应的尺寸出现的变化如24×24、24×48、48×48等做了特征抽取和识别试验,实验中还对链码特征库进行了几种预分类.