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胡文龙

作品数:2 被引量:5H指数:2
供职机构:山西大学物理电子工程学院更多>>
发文基金:山西省自然科学基金国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
相关领域:医药卫生更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇医药卫生

主题

  • 2篇电信号
  • 2篇肌电信号
  • 1篇信号
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇统计特征
  • 1篇踝关节
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小波
  • 1篇小波包
  • 1篇脑电
  • 1篇脑电信号
  • 1篇肌电
  • 1篇关节
  • 1篇表面肌电信号

机构

  • 2篇山西大学

作者

  • 2篇乔晓艳
  • 2篇胡文龙

传媒

  • 2篇测试技术学报

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
脑电-肌电信号样本熵与小波熵分析被引量:3
2016年
为了探索自主动作和电刺激产生动作两种不同模式下的大脑运动皮层活动与肌肉收缩之间的关系,搭建了脑电和肌电实验测量平台,设计了自主腕部外旋和穴位电刺激两种实验动作模式,同步采集不同动作模式诱发的脑电信号和表面肌电信号,计算和分析信号的样本熵与小波熵.结果发现穴位电刺激模式下,脑电信号样本熵增大,肌电信号样本熵减小,脑-肌电的平均互样本熵增大,肌电信号的小波熵明显减小.表明穴位电刺激使大脑活动复杂性提高,肌肉活动的有序性增强,出现了优势节律,脑-肌电协同性提高.
乔晓艳胡文龙
关键词:脑电信号肌电信号
基于肌电小波包统计特征的踝关节动作识别被引量:2
2017年
为改善足下垂患者步态,研究了踝关节不同动作的表面肌电信号特征分类.本文采集踝关节在不同动作下,对应胫骨前肌、腓肠肌、腓骨长肌和拇长伸肌的表面肌电信号,采用小波包分解方法进行肌电特征提取,获得小波包系数能量、方差统计特征量;利用支持向量机方法实现踝关节4种不同动作模式的肌电特征分类.实验结果表明,采用具有良好奇异特性的小波包能量、对数方差构成的肌电特征向量,对踝关节动作进行模式识别,其正确率远高于通过提取肌电信号时域或者频域特征进行模式分类的正确率,达到了92.8%的平均分类正确率.该特征提取方法以及支持向量机分类器,可以应用于踝关节动作识别和机器人康复工程.
胡文龙乔晓艳
关键词:踝关节表面肌电信号支持向量机
共1页<1>
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