天津市科技支撑计划重点项目(07ZCKFSF01300)
- 作品数：12 被引量：77H指数：5
- 相关作者：明东万柏坤薛召军綦宏志朱誉环更多>>
- 相关机构：天津大学天津理工大学凯斯西储大学更多>>
- 发文基金：天津市科技支撑计划重点项目国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于扩展Informax ICA的站起想象动作脑电特征提取被引量：13
- 2009年
- 下肢想象动作的脑电特征提取是基于脑-机接口技术实现下肢运动神经重建的关键点和难点。通过以下肢运动神经重建的首个关键动作-站起为切入点,设计了相应的以复合动作诱发电位为基础的站起想象动作脑电采集新方案,而后采用扩展最大熵独立分量分析(extended informax ICA)结合连续小波功率谱分析的新方法提取大脑在站起想象动作时产生的事件相关同步/去同步(ERD/ERS)信息。经实验数据分析证明上述方法行之有效,可以为脑-机接口技术在下肢运动重建中的应用提供有效的手段。
- 周仲兴明东朱誉环万柏坤綦宏志
- 关键词：独立分量分析
- 基于功能电刺激的下肢运动神经假体系统的研究
- ＜正＞目的神经假体（neuroprosthesis）是一类帮助神经损伤后恢复功能的电子装置,它通常以功能性电刺激（functionalelectrical stimulation,FES）技术代替大脑发出神经控制命令,驱...
- 张广举万柏坤明东綦宏志
- 文献传递
- 基于小波描述子和人体骨架模型的多视角融合步态识别
- ＜正＞目的步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴子领域,旨在根据人们行走或跑步的方式确定其身份。由于步态是目前技术条件下较易远距离感知的生物特征,随着安全敏感场合对视觉监控系统的迫切需求,步态识别研究受到了广泛的关注。笔...
- 张聪明东万柏坤
- 文献传递
- 脑-机接口研究中想象动作电位的特征提取与分类算法被引量：14
- 2008年
- 人在想象但未实施肢体或其他身体部位动作时,与该动作相关的大脑运动皮层区域会发生与该动作实施时相似的电生理响应,称为想象动作电位。想象动作电位的提取与分类是脑-机接口(BCI)技术的关键和难点。本文分别介绍了想象动作电位的时频分析、复杂度分析、相位耦合测量、多通道线性描述符、多维统计分析等特征提取方法和线性判别分析、人工神经网络、支持向量机等分类算法,以供BCI系统设计与研究时参考。
- 程龙龙明东刘双迟朱誉环周仲兴万柏坤
- 关键词：特征提取
- 脑电信号中P300信号产生机制的研究
- ＜正＞目的脑-机接口（brain-computer interface,BCI）是一种人机交互界面,利用思维脑电信号实现人脑与计算机或其它外部机电设备的通讯和控制。作为BCI系统输出控制的基础,利用事件相关电位（even...
- 安兴伟万柏坤明东
- 文献传递
- 基于信息熵的想象动作电位非线性分析
- ＜正＞想象动作能够引起脑电的特异性变化,对想象动作电位的特征提取是脑-机接口 （Brain-Computer Interface）技术的关键和难点之一。目前基于动作或想象动作电位的脑-计算机接口系统设计中往往使用基于短时...
- 程龙龙宋玮周仲兴辜承慰明东万柏坤
- 文献传递
- 脑-机接口在移动外设控制中的应用研究进展被引量：5
- 2011年
- 脑-机接口(BCI)是不依赖于外周神经和肌肉组织等常规大脑输出通路的一种信息通道。作为一种特殊的人-机接口方式,其研究目的是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立一种直接联系,使人们以脑电图(EEG)等形式直接控制计算机或外部设备。移动设备(如智能轮椅或护理机器人等)的控制是BCI技术的一个重要应用方向,本综述介绍了用于移动外设控制的BCI技术的研究现状,分析对比了关键技术,展望了以后的发展趋势和方向。
- 李鹏海丁皓万柏坤明东
- 关键词：脑-机接口脑电图人-机接口
- 基于神经网络的六维力步行器精密测力系统静态解耦研究
- ＜正＞目的步行器被广泛应用于助行康复临床,为使用者提供外在的荷重支持和平衡帮助,步行器精密测力系统主要针对步行器助行过程中动力学参数的测量与分析,用来实时鉴别使用者在其步态周期不同阶段的力学需求,验证和疲劳有关的失稳危险...
- 张希明东
- 文献传递
- 步态特征精密提取与身份认证(英文)被引量：3
- 2009年
- 为更有效地检测人体目标,弥补单一模型在步态特征提取中的不足,提出了基于双模型的步态特征精密提取方法,且构建了基于步态特征进行身份认证的门禁监控实验平台.首先从摄像机捕获步态视频输入计算机,发现人体目标后对其进行检测与跟踪;然后分割人体轮廓并将其规格化叠加处理获取步态特征图;为精确提取步态特征,将人体整体模型与简化模型相结合,提取步态参数作为识别参量输入支持向量机(SVM)进行分类识别,正确识别率(PCR)为77%～80%.结果表明该方法有助于步态特征的精密提取,且实验平台能较好地自动监控人体目标并进行身份认证.
- 薛召军明东张聪孟琳万柏坤靳世久
- 关键词：步态特征门禁监控身份认证支持向量机
- 步态识别研究现状与进展被引量：19
- 2008年
- 步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域,它旨在根据人们的行走方式进行身份识别或生理、病理及心理特征检测,具有广阔的应用前景,因此引起了国内外许多研究者的浓厚兴趣,成为近年来生物医学信息检测领域备受关注的前沿方向。本文主要介绍了利用步态特征进行身份识别的基本原理与方法及其潜在的应用前景,分析了其国内外研究现状与存在的关键技术难点,并展望了其可能的发展趋势。
- 薛召军靳静娜明东万柏坤
- 关键词：生物特征识别步态识别特征提取
