孟明
- 作品数：192 被引量：244H指数：9
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信文化科学更多>>
- 一种基于地图场景的信息交互系统和方法
- 本发明公开了一种基于地图场景的信息交互系统和方法，其中信息交互系统包括移动终端和服务器端两个组成部分，移动终端收集互动信息并发送给服务器端，服务器端接收信息后进行数据的融合处理并将处理结果返回移动终端，最终移动终端将互动...
- 樊豪罗志增孟明席旭刚
- 文献传递
- 一种基于二代小波变换与盲信号分离的脑电信号处理方法被引量：9
- 2010年
- 目的研究对混杂有眼电和心电干扰脑电信号的处理方法。方法首先用二代小波硬/软阈值、折衷阈值、μ律阈值方法对脑电信号消噪,然后运用FastICA算法对消噪后仍含眼电和心电的脑电信号进行盲信号分离。结果二代小波μ律阈值方法对脑电信号有较好的消噪效果,FastICA算法能成功分离出脑电中眼电和心电的干扰。结论运用二代小波μ律阈值法对脑电消噪后再用FastICA算法对独立源产生的干扰进行分离是一种有效的预处理方法。
- 罗志增李亚飞孟明孙曜
- 关键词：脑电信号消噪FASTICA算法
- 基于多核支持向量机的肌电信号分类方法
- 本发明涉及一种基于多核支持向量机的肌电信号分类方法。对于分布复杂的样本，基于单核支持向量机的分类性能，在分类精度和支持向量的数目上容易受到影响。本发明方法是将多核支持向量机方法与二叉树组合策略相结合，具体步骤是：通过肌电...
- 佘青山罗志增孟明马玉良
- 文献传递
- 基于多核学习的下肢肌电信号动作识别被引量：4
- 2010年
- 为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.
- 佘青山孟明罗志增马玉良
- 关键词：表面肌电信号平稳小波变换
- 基于生物运动信息的上肢肩肘腕关节运动功能评价方法
- 本发明提出了一种基于生物运动信息的上肢肩肘腕关节运动功能评价方法。本发明首先选择加速度信号和肌电信号作为上肢运动的生物运动信息。然后对加速度信号和肌电信号进行特征提取。在此基础上，从两方面对特征值进行筛选：针对不同类型的...
- 高云园高发荣席旭刚佘青山孟明马玉良罗志增
- 一种适用于深度图像的人体目标跟踪方法
- 本发明提出了一种适用于深度图像的人体目标跟踪方法。本发明首先利用人体目标深度值，基于阈值判断设计一种目标模板更新方法。其次，通过计算Kalman滤波器的预测位置与当前跟踪框的质心位置距离，判断跟踪是否受障碍物干扰而使跟踪...
- 孟明张松王子健马玉良高云园罗志增
- 文献传递
- 基于多源信息融合的膝上假肢步态识别方法被引量：17
- 2010年
- 为了实现膝上假肢的有效控制,提出基于多源信息融合的步态识别方法。首先通过搭建人体下肢多源运动信息系统获取下肢表面肌电信号、腿部角度信号和足底压力信号。针对获取的信息,采用基于小波变换的空域相关滤波对肌电信号进行消噪并提取信号特征;选择大小腿、膝关节角度作为腿部角度信号特征;将足底压力信号通过阈值法提取有效特征。在特征提取基础上,分别利用BP神经网络和有限状态机对下肢运动信息进行步态识别,并将识别结果进行融合。实验验证了该方法在平地行走、上下楼梯模式下步态识别准确率均达到95%以上。
- 高云园佘青山孟明罗志增
- 关键词：表面肌电信号足底压力信息融合步态识别
- 基于骨骼时空特征及长短时记忆网络的人体动作识别方法
- 本发明提供一种基于骨骼时空特征及长短时记忆网络的人体动作识别方法。首先基于单帧内骨骼点的相对空间位置构建骨骼点的空间特征。其次基于传统光流法提出一种基于三维骨骼信息的光流特征计算方法。并将骨骼信息的光流特征作为骨骼点的时...
- 王子健孟明陈永森徐玉明高云园佘青山
- 文献传递
- 一种用于对人完成特定动作时的姿态变异进行识别的方法
- 本发明涉及一种用于对人完成特定动作时的姿态变异进行识别的方法。本发明利用家庭健身设备所包含的平衡板、惯性传感器等部件，追踪获取人完成特定动作时其肢体运动的三维加速度和其重心位置变化数据，并存入个体化数据库作为信息源，利用...
- 孙曜罗志增孟明孙岩
- 文献传递
- 基于加速度传感器的下肢运动信息获取方法被引量：11
- 2009年
- 在智能下肢假肢的设计中,需要获取足够的下肢运动信息,而ADXL203作为一种采用集成微电子机械系统(iMEMS)技术的加速度传感器,非常适合于下肢运动姿态的测量。通过分析和研究微型加速度传感器ADXL203的原理和使用方法,设计了基于两个ADXL203传感器的下肢运动姿态识别系统,该系统能准确测试人体大腿、小腿的倾角,并通过运算得到膝关节的屈伸角度和角速度。测试结果表明,该系统非常适合于下肢运动信息的获取,并具有体积小、反应快速灵敏的优点。
- 李爽罗志增孟明
