基于无线表面肌电信号采集的上肢动作识别

目的 为识别上肢动作并应用于人机交互领域以及为相关患者提供上肢康复训练,设计一个无线表面肌电信号采集及识别系统.方法 系统主要由硬件部分与软件部分组成.硬件设计方面,由增强型80C51作为各个模块的控制中心.贴片电极采集的肌电信号,经仪表放大器AD8422放大处理,并进行A/D转换,后通过无线方式将信号发送给接收盒并传送至PC.软件设计方面,在VC平台下,通过均方根、自回归系数提取特征值,利用支持向量机算法进行动作模式识别.结果 设备的采集部分体积为37 mm×27 mm×15 mm,可方便地实现穿戴式,上位机部分则可以满足对信号的各种分析以及作为人机交互界面.结论 该系统可实现对患者的康复训练,也可扩展到游戏娱乐.

基于听觉脑电信号的脑卒中康复实验模式研究

目的 本文设计了一种听觉刺激方法,即利用产生的左右手想象听觉脑电信号推断脑卒中患者的意图,控制手部康复机器人,以满足脑卒中患者的康复需求.方法 实验对象为2名受试者,各进行80次实验.根据脑电信号的非平稳非线性特性,利用Hilbert-Huang变换法分析想象脑电信号的频率特性,以信号能量值为特征向量,利用支持向量机(support vector machine,SVM)算法识别左右手的动作模式.结果 在与大脑运动感觉区域相关的C3、C4电极上,听觉脑电信号的事件相关去同步与事件相关同步现象明显,识别效果达80％以上.结论 该听觉刺激方法具有较好的识别效果,可用于患有视觉障碍的脑卒中患者的康复训练.

基于随机投影的快速稀疏表示人体动作识别方法

为有效解决体域网人体行为动作远程识别系统低功耗和快速准确识别的问题,提出一种基于随机投影的快速稀疏表示人体行为动作识别的方法.该方法基于压缩感知随机投影方式压缩数据,获取待测试样本邻近类中较少近邻训练样本,构建测试样本稀疏表示时的训练样本集,以期达到优线性重构测试样本;在降低传感器装置功耗和稀疏表示识别算法计算复杂度基础上,捕捉人体行为动作本质特征信息,提高多类别动作识别率.采用国际公开可穿戴传感器动作识别数据库WARD多类别动作数据,验证所提算法的有效性.实验结果表明,当数据压缩率为50％,所提算法能够获得高平均识别率(92.78％),比传统稀疏表示分类算法获得的动作识别率提高近5％,并显著降低其相应的运行时间,能准确稀疏表示多类别人体行为动作信号,有效降低稀疏表示分类算法的计算法复杂度和运行时间,明显提高多类别动作识别率,为构建快速稀疏表示动作识别提供一个新的思路和方法.

基于多传感器融合的用于脑卒中患者的可穿戴式上肢动作识别系统

目的:研究一种用于脑卒中患者上肢动作康复评估的可穿戴式的基于多传感器融合的上肢动作的自动识别系统.方法:提出一种基于多传感器融合的可穿戴上肢动作识别系统,以实现上肢动作的自动识别.系统硬件包含一个主节点和三个从节点,其中主节点由一个WIFI模块和一个微处理器构成,从节点由一个高灵敏度加速度计和一个微处理器构成.从节点采集上肢动作的加速度信号,传输至主节点,再由主节点的WIFI模块无线传输至PC端.这样的系统硬件具有功耗低、微型化、可拓展性强等特点.系统软件基于Adaboost的动作分类算法,通过分析接收到的上肢动作的加速度信号,自动判断不同的三种上肢动作.结果:系统对三种不同的上肢动作能够实现自动识别,识别准确率高达97.99％.结论:该可穿戴式系统在脑卒中患者上肢动作康复评估中具有良好的应用价值.

乒乓球运动员发球动作识别的时间进程及半球效应:一项ERP研究

目的:探讨乒乓球运动员发球技术动作识别时所诱发大脑激活的时间进程和半球效应.方法:采用64导脑电测试系统记录18名乒乓球运动员和18名乒乓球初学者观看发球动作视频时的事件相关电位,了解动作识别的时间进程和半球效应.结果:(1)启动时间在70～150 ms感知分析阶段诱发了明显的枕区P1成分,专家组的潜伏期长于新手组,而在额区诱发了N1成分和左侧枕区的P2成分;(2)250～900 ms为动作识别的比较编码阶段,诱发了枕区和顶区的P300成分和PSW成分,大脑左侧半球的PSW成分平均波幅高于右侧半球;(3)900～1300 ms为动作识别的匹配识别阶段,诱发了LNC成分,900～1000 ms时间窗表现为中央运动区和额区的激活;1000～1100 ms时间窗表现为额区和右侧顶区激活;1100～1200 ms时间窗和1200～1300 ms时间窗均表现为额区和中央运动区激活,左侧半球激活大于右侧半球激活.与运动新手相比,运动专家LNC成分的平均波幅更小.结论:运动员进行动作识别的时间进程如下:运动信息感知-特征知觉-信息比较编码-信息模式的匹配识别,其中匹配识别是动作识别的核心过程.左半球在动作识别中表现出优势效应.

基于倾角的跌倒检测方法与系统研究

跌倒作为一种伤害性动作,威胁着人的安全与健康,特别是对于老年人,跌倒往往造成损伤甚至因伤死亡的严重后果.本文提出一种基于角度的跌倒检测方法.首先,利用安装在腰部的便携式角度传感装置,采集人体运动时的角度信息,并通过无线数据传输装置发送到计算机.然后,将跌倒过程分为3个检测阶段(跌倒初期、跌倒碰撞、倒后姿势),通过对每个阶段的角度数据进行短时特征提取与分析,做出基于阈值的判决.终,综合3个阶段的判决结果给出较为稳健的跌倒检测结果.实验结果表明,本文采用的基于角度的跌倒检测方法较为有效,跌倒检测正确率达到97.23％,且同时漏检率为0.

三个动作识别卒中