边琰
- 作品数：31 被引量：63H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生文化科学更多>>
- 基于虚拟仪器稳态视觉诱发电位脑机接口系统及控制方法
- 本发明公开一种基于虚拟仪器稳态视觉诱发电位脑机接口系统及控制方法，系统有依次串连连接的信号采集模块、脑电处理装置和显示界面，以及通过视觉刺激来使大脑产生脑电信号的视觉刺激器，显示界面也通过视觉向信号采集模块反馈所采集到的...
- 赵丽崔世钢边琰
- 文献传递
- 脑机接口视觉刺激器的设计与实现被引量：3
- 2010年
- 依据脑机接口视觉刺激器的功能需求,设计基于AVR单片机的LED视觉刺激器。该刺激器采用LED灯作为刺激源,由AVR单片机控制8253定时器产生不同频率刺激信号驱动LED灯,可方便调整闪烁频率,并获得较好的刺激效果;最后搭建基于稳态视觉诱发电位的脑机接口实验系统。实验结果表明,刺激器能有效地诱发出可识别的具有特征性的视觉诱发电位,验证该视觉刺激器设计的合理性。
- 李宏伟赵丽边琰张庆祺韩冬
- 关键词：脑机接口视觉诱发电位单片机
- 基于多模式辅助刺激的运动想象电位特征调制被引量：1
- 2018年
- 运动想象疗法是一种广泛应用于脑卒中患者康复的治疗方法,可以通过激活受损的大脑皮质层来重建神经连接,同时增加视觉、听觉等辅助刺激来引导受试者,增强运动想象的效果。事件相关去同步(ERD)现象是运动想象诱发的脑电信号的典型特征,为了研究视觉和听觉刺激在运动想象过程中对运动相关大脑皮层产生的ERD特征的调制作用,设计4种不同的刺激模式:静态文字刺激、音乐刺激、手指序列运动视频刺激和带音乐的手指序列运动视频刺激。根据时频图谱、功率谱密度曲线和ERD值分析结果显示可知,在运动想象过程中,相比于静态文字刺激范式,视觉刺激更能显著地增强相关大脑皮层的ERD特征,而听觉刺激对ERD特征的改变并没有显著性的影响。实验结果表明:在运动想象任务中,视觉刺激较听觉刺激对大脑皮质层ERD特征的增强更具有积极作用。
- 李小芹赵丽边琰
- 关键词：视觉刺激听觉刺激
- 基于稳态视觉诱发电位的多自由度机械手实时控制系统
- 将稳态视觉诱发电位作为多自由度机械手控制系统中一种新型、智能、实用的输入信号,设计了基于稳态视觉诱发电位的多自由度机械手控制系统,实现了脑电信号对机械手4个运动方向的实时控制。系统通过检测脑电信号中的稳态视觉诱发电位成分...
- 边琰赵丽崔世钢沈慧杨耿煌
- 关键词：视觉诱发电位多自由度机械手实时控制
- 文献传递
- 基于稳态视觉诱发电位的多自由度机械手实时控制系统被引量：3
- 2009年
- 将稳态视觉诱发电位作为多自由度机械手控制系统中一种新型、智能、实用的输入信号,设计了基于稳态视觉诱发电位的多自由度机械手控制系统,实现了脑电信号对机械手4个运动方向的实时控制。系统通过检测脑电信号中的稳态视觉诱发电位成分,通过离散平稳小波变换去除背景噪声,并利用短时傅里叶变换进行诱发电位的特征提取和识别,将其转换为外部机械手的控制命令。实验表明,控制系统的识别准确率达到75%以上。该系统的实现为延伸和提高人类对机器人的行为控制能力提供了一种新的方法。
- 边琰赵丽崔世钢沈慧杨耿煌
- 关键词：稳态视觉诱发电位机械手短时傅里叶变换控制系统
- 基于ELM和SVM皮电信号情绪分类识别的研究被引量：1
- 2023年
- 皮电信号(Electrodermal activity,EDA)是一种不平稳的非周期性微弱信号,能够反映不同情绪状态下人体皮肤内血管的舒张和收缩以及汗腺的分泌活动,在情绪分类识别中具有重要的研究意义。针对EDA信号时域特征提取的分类方法识别率低,极限学习机(Extreme learning machine,ELM)具有训练参数少、学习效率高、泛化能力强等的优点,本研究基于生理信号采集设备采集了12位被试的皮电数据,从时域上进行特征提取,输入KS(Kennard-Stone)模型随机筛选样本,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和极限学习机的方法对积极、消极、中性情绪进行分类,并对分类准确率进行比较。实验结果表明,相较于支持向量机分类器55.56%的平均分类准确率,极限学习机平均分类准确率达64.16%,提高了8.6%,采用配对t检验进行验证,t检验结果为P=0.047781453<0.05,具有显著的统计学差异。极限学习机算法适用于情绪分类识别,相较于支持向量机具有更好的情感识别效果。
- 张志雯赵丽边琰何兴霖孟铜宁
- 关键词：情绪支持向量机极限学习机
- 基于线结构光的工件台阶特征尺寸测量方法研究被引量：6
- 2009年
- 提出了一种应用线结构光光源和CCD摄像机对工件台阶特征尺寸进行视觉测量的方法。该方法针对线结构光光平面受工件表面台阶形状调制时发生的形变,利用较高精度的视觉测量系统和算法检测出形变位置从而实现工件台阶特征尺寸的测量。详细阐述了测量系统的原理和系统构建过程,介绍了测量中采用的形变位置亚像素检测算法,并利用实验说明了系统具有较高的测量重复性及准确性。通过台阶测距误差评定实验表明,该方法的测量误差小于0.05 mm。
- 边琰郭彤张国雄
- 关键词：计算机视觉结构光
- 微悬臂梁高阶谐振态控制机构及其原子力显微镜
- 本实用新型公开了微悬臂梁高阶谐振态控制机构及其原子力显微镜，所述高阶谐振态控制机构包括微悬臂梁高阶谐振模态激励与检测单元和控制模块，其中：所述微悬臂梁高阶谐振模态激励与检测单元包括用于获取微悬臂梁当前谐振阶数的扫频测试模...
- 王艳艳贺思汉边琰
- 文献传递
- 基于BP神经网络的运动想象脑电信号分类研究被引量：1
- 2022年
- 运动想象脑机接口因具有更大的自主性、灵活性,在脑机互联领域得到了广泛应用,相比较其它范式分类准确率偏低,限制了其发展。本文利用时频图谱、脑地形图两种特征分析方法对上肢运动想象脑电信号进行了特征分析,并采用滤波器组共空间模式(FBCSP)特征提取算法对上肢运动想象信号数据进行了特征提取,再将提取结果分别利用支持向量机(SVM)算法、K-最近邻(K-Nearest Neighbor)算法、反向传播(BP)神经网络3种分类算法进行分类,研究结果发现SVM算法、KNN算法、BP神经网络算法应用在上肢运动想象脑机接口系统的平均分类准确率分别为76.45%、74.55%、81.70%,BP神经网络算法相比SVM算法、KNN算法在上肢运动想象任务的分类准确率上分别高出了5.25%、7.15%,并且t检验后得到分类准确率均具有极显著的统计学差异,并利用ROC曲线和AUC值检测了分类器效果,BP神经网络的AUC值相比SVM算法、KNN算法也分别提升了0.122 6、0.128 5,表明BP神经网络分类算法相比较SVM算法、KNN算法更适用于上肢运动想象脑机接口系统,提高了系统的分类准确率,推动了上肢运动想象脑电信号实际应用的发展进程。
- 何兴霖赵丽边琰张志雯
- 关键词：SVM算法KNN算法BP神经网络算法
- 一种密封性好的LED光源用封装套
- 本实用新型涉及照明技术领域，且公开了一种密封性好的LED光源用封装套，包括灯头，所述灯头的底部固定安装有元器件保护箱，元器件保护箱的腔内顶壁固定安装有电子元件，所述元器件保护箱的外侧贯穿设置有灯座罩，灯座罩腔内底壁固定安...
- 赵丽李宏伟边琰
- 文献传递
