基于AR参数模型与聚类分析的肌电信号模式识别方法 被引量：10

1

作者 崔建国 王旭 +1 位作者 李忠海 田丰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期286-289,共4页

肌电信号是与神经肌肉活动有关的生物电的体现,肌电信号的模式识别是肌电应用的基础。利用现代功率谱估计中的参数模型法,对从掌长肌、肱桡肌、尺侧腕屈肌和肱二头肌采集的4路表面肌电信号建立AR参数模型,并提取其AR模型参数作为信号的... 肌电信号是与神经肌肉活动有关的生物电的体现,肌电信号的模式识别是肌电应用的基础。利用现代功率谱估计中的参数模型法,对从掌长肌、肱桡肌、尺侧腕屈肌和肱二头肌采集的4路表面肌电信号建立AR参数模型,并提取其AR模型参数作为信号的特征,构造特征矢量,提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式分类,能够成功地识别出握拳、展拳、腕内旋、腕外旋、屈腕、伸腕、前臂内旋、前臂外旋8种动作模式。实验表明,该方法识别率高、鲁棒性好,为肌电等非平稳生物电信号的模式识别提供了一种新方法。 展开更多

关键词 计量学 表面肌电信号 模式识别 ar参数模型 聚类分析

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ARMA 序列 AR 参数 G-M 估计的渐近正态性

2

作者 陈伏兵 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第5期155-157,共3页

证明了ＡＲＭＡ序列ＡＲ参数ＧＭ估计的渐近正态性．

关键词 arMA序列 ar参数 G-M估计 渐近正态性

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表面肌电信号的时变AR模型参数评估肌疲劳程度的研究 被引量：13

3

作者 刘洪涛 曹玉珍 +1 位作者 谢小波 胡勇 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期493-497,共5页

目的本研究针对表面肌电信号的非平稳特性,采用时变参数AR模型的方法对表面肌电信号进行分析,实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估。方法应用时变参数模型对10名受试者疲劳前、后的肌电信号进行特征提取,建立时变参数AR模型,并采... 目的本研究针对表面肌电信号的非平稳特性,采用时变参数AR模型的方法对表面肌电信号进行分析,实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估。方法应用时变参数模型对10名受试者疲劳前、后的肌电信号进行特征提取,建立时变参数AR模型,并采用递推最小二乘算法求解模型的时变参数,将线性非平稳问题转化为线性时不变问题。结果以时变参数AR模型的第一个时变参数的均值作为肌肉疲劳的快速指针。实验证明时变参数比传统的中值频率对疲劳反应的灵敏度高(提高范围为37.80%到324.46%)。结论该方法可以实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估,为腰肌劳损的诊断和康复治疗,以及人体工效学的研究提供一个可靠的工具。 展开更多

关键词 表面肌电信号 肌肉疲劳 时变参数ar模型

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基于AR模型参数双谱估计的雷达目标识别 被引量：5

4

作者 姬红兵 李洁 +1 位作者 谢维信 贺伟 《电子科学学刊》 CSCD 1999年第6期843-847,共5页

本文利用双谱分析方法,提出用非高斯AR模型对雷达目标回波信号进行参数化双谱估计。通过对实测飞机目标回波数据的分析,合理地选择目标特征构成特征矢量,取得了较好的识别结果。

关键词 高阶谱 雷达目标识别 ar模型参数

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一种新的时变参数AR模型分析方法 被引量：9

5

作者 张海勇 马孝江 盖强 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期238-241,共4页

提出了一种新的非平稳信号的时变参数 AR模型分析方法——局域波分解及其时变参数 AR模型 .该方法先用局域波分解方法把待处理信号分解成有限个基本模式分量 ,再对分解得到的基本模式分量建立时变参数 AR模型 ,从而得出时频平面上的时... 提出了一种新的非平稳信号的时变参数 AR模型分析方法——局域波分解及其时变参数 AR模型 .该方法先用局域波分解方法把待处理信号分解成有限个基本模式分量 ,再对分解得到的基本模式分量建立时变参数 AR模型 ,从而得出时频平面上的时变参数 AR模型谱 .它扩大了传统的时变参数模型法的应用范围 。 展开更多

关键词 时变参数ar模型 局域波分解 时频分析 非平稳信号 信号分析 时变参数模型分析法

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误差是非参数AR(1)序列的变系数模型 被引量：1

6

作者 唐海峰 惠军 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第1期114-115,125,共3页

利用局部线性方法给出误差序列{iε,1≤i≤n}是非参数AR(1)序列下的变系数模型系数函数的估计,并在此基础上研究了系数函数估计的相合性问题,给出了该模型系数函数估计是弱相合的.

关键词 变系数模型 非参数ar(1)序列 局部线性方法 弱相合

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自回归模型参数的最佳辨识矢量及效果分析

7

作者 赵太勇 靳雁霞 吉小军 《华北工学院学报》 EI 2001年第3期204-207,共4页

目的　研究用于模式识别的最佳特征矢量提取方法 .方法　基于 AR模型参数 ,利用改进的Fisher判别准则进行提取 .结果　经实测的车辆噪声数据检验表明 ,利用该方法提取的特征矢量具有很好的稳定性 ,且对车辆类别具有较强的识别能力 .

关键词 ar模型参数 Fisher比 概率密度分布 识别率 车辆噪声

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外骨骼式上肢康复机器人及其控制方法研究 被引量：22

8

作者 王东岩 李庆玲 +1 位作者 杜志江 孙立宁 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1008-1013,共6页

提出了一种融合单、多关节及日常生活功能行动作训练的5自由度外骨骼式偏瘫上肢康复机器人系统.根据偏瘫患者上肢单侧受损的特点,提取偏瘫患者的健侧肢体运动的表面肌电信号用于驱动康复机器人辅助患者患侧肢体实现康复训练动作.采用肌... 提出了一种融合单、多关节及日常生活功能行动作训练的5自由度外骨骼式偏瘫上肢康复机器人系统.根据偏瘫患者上肢单侧受损的特点,提取偏瘫患者的健侧肢体运动的表面肌电信号用于驱动康复机器人辅助患者患侧肢体实现康复训练动作.采用肌电绝对值积分和自回归参数模型法对上肢运动中参与动作的4块肌肉产生的sEMG信号分别进行特征提取,并分别作为基于Levenberg-Marquardt算法的反向传播神经网络的输入,6个上肢运动作为输出建立表面肌电信号与上肢康复动作之间的关系.试验结果表明该方法利用sEMG准确地完成了对上肢康复动作的识别.该方法有利于提高中枢神经系统紧张度,促进血液循环,在康复的同时防止并发症的产生,更有利于提高患者运动积极性,保持患者正确运动的感觉. 展开更多

关键词 外骨骼式康复机器人 表面肌电信号 ar参数模型 L-M算法 BP网络

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基于Bayes决策理论的表面肌电信号模式分类的研究 被引量：3

9

作者 崔建国 李一波 +2 位作者 李忠海 王旭 张春霞 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期89-92,共4页

通过对采集的四通道表面肌电信号进行分析,对其建立AR(Autoregressive)参数模型,提取AR模型参数构建特征矢量。根据实际表面肌电(SEMG)信号的随机性特征,提出了一种采用Bayes决策理论对肌电信号的AR模型参数特征进行分类的新方法,并运... 通过对采集的四通道表面肌电信号进行分析,对其建立AR(Autoregressive)参数模型,提取AR模型参数构建特征矢量。根据实际表面肌电(SEMG)信号的随机性特征,提出了一种采用Bayes决策理论对肌电信号的AR模型参数特征进行分类的新方法,并运用最小错误率Bayes分类器,很好地实现了对前臂八种动作表面肌电信号的模式分类。平均识别率为99.125%。此外,还提出采用动态聚类中心的方法对其进行了改进,使其平均识别率提高到99.5%。研究表明,采用Bayes分类器对肌电信号的AR模型参数特征进行分类,是一种有效的处理手段,并可直接应用到其它具有随机性特征的生理电信号的模式分类中。 展开更多

关键词 计量学 表面肌电信号 ar参数模型 Bayes决策 模式分类

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随机信号谱估计方法的Matlab实现 被引量：4

10

作者 张薇薇 邢务强 《现代电子技术》 2008年第18期132-134,共3页

功率谱估计是随机信号分析中的一个重要内容。从介绍功率谱的估计原理入手分析经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab中的实现方法。经典功率谱估计的方差大、谱分辨率差,分辨率反比于有效信号的长度,但现代谱... 功率谱估计是随机信号分析中的一个重要内容。从介绍功率谱的估计原理入手分析经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab中的实现方法。经典功率谱估计的方差大、谱分辨率差,分辨率反比于有效信号的长度,但现代谱估计的分辨率不受此限制。给出了功率谱估计的应用。 展开更多

关键词 功率谱估计 周期图法 ar参数法 随机信号分析

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基于神经网络的光标上下移动EEG信号分类方法 被引量：2

11

作者 贾花萍 《现代电子技术》 2010年第10期27-29,共3页

脑电信号(EEG)是研究脑活动的一种重要的信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。在此主要通过时域回归方法对BCIⅡ竞赛数据进行EEG信号去噪预处理,运用6阶AR参数提取脑电特征作为神经网络的输入,最后用Ma... 脑电信号(EEG)是研究脑活动的一种重要的信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。在此主要通过时域回归方法对BCIⅡ竞赛数据进行EEG信号去噪预处理,运用6阶AR参数提取脑电特征作为神经网络的输入,最后用Matlab 7.0进行仿真,得到分类正确率为90%。实验表明,该方法可以达到很好的分类效果。 展开更多

关键词 EEG信号 ar参数 特征提取 BP算法

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常见的功率谱估计方法及其Matlab仿真 被引量：30

12

作者 邓泽怀 刘波波 李彦良 《电子科技》 2014年第2期50-52,共3页

功率谱估计是数字信号处理的重要内容之一,又分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计主要是周期图法及其改进方法,现代谱估计则有参数模型与非参数模型谱估计之分。文中主要介绍了几种常见的功率谱估计方法的原理、特点,并进行了Matla... 功率谱估计是数字信号处理的重要内容之一,又分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计主要是周期图法及其改进方法,现代谱估计则有参数模型与非参数模型谱估计之分。文中主要介绍了几种常见的功率谱估计方法的原理、特点,并进行了Matlab仿真分析,发现基于AR参数模型的Burg法效果较好。 展开更多

关键词 功率谱估计 周期图 ar参数模型 MATLAB

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自适应定阶的快速Burg算法设计与FPGA实现 被引量：1

13

作者 郭鸣晗 陈立平 +2 位作者 张浩 赵坤 柏伟 《电子技术应用》 2021年第11期62-67,72,共7页

针对信号频谱分析的实时性要求,设计了一种适用于短序列的自适应定阶的快速Burg算法硬件加速电路。以FPGA为平台进行实验,将快速Burg算法与最终预测误差(Final Prediction Error,FPE)准则结合可做到自回归(Auto-Regressive,AR)参数自适... 针对信号频谱分析的实时性要求,设计了一种适用于短序列的自适应定阶的快速Burg算法硬件加速电路。以FPGA为平台进行实验,将快速Burg算法与最终预测误差(Final Prediction Error,FPE)准则结合可做到自回归(Auto-Regressive,AR)参数自适应定阶。实现了灵活控制的并行二级流水线结构和并行化计算单元,同时优化了存储单元,达到速度与面积的平衡。实验结果表明,该算法对短序列也能准确地估计信号频率,与Burg算法硬件实现方案的计算时间对比,该算法将运算时间降低了75%,确实起到了加速作用,并且节省了内存空间,符合设计要求。 展开更多

关键词 ar参数模型 Burg算法 快速Burg算法 FPGA 硬件加速

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语音增强算法的研究与改进 被引量：3

14

作者 郑展恒 曾庆宁 《现代电子技术》 北大核心 2020年第21期27-30,共4页

为了研究和提高语音增强的效果,针对语音信号的非平稳性,根据卡尔曼滤波能处理非平稳信号,其是以最小均方误差为估计的最优准则,提出一种改进的卡尔曼滤波语音增强算法。该方法首先在改进谱减法和人耳掩蔽效应增强的基础上,利用语音信... 为了研究和提高语音增强的效果,针对语音信号的非平稳性,根据卡尔曼滤波能处理非平稳信号,其是以最小均方误差为估计的最优准则,提出一种改进的卡尔曼滤波语音增强算法。该方法首先在改进谱减法和人耳掩蔽效应增强的基础上,利用语音信号的生成模型,通过线性预测系数组成状态转移矩阵,采用基于听觉掩蔽效应改进的谱减法估计语音和噪声的AR参数,该分析改进后的参数更加准确并提供给卡尔曼增强算法,最终实现卡尔曼滤波的语音增强。仿真实验表明,在不同信噪比下该算法均有效地实现了语音增强,去噪效果较好,提高了语音质量。 展开更多

关键词 语音增强 ar参数估计 听觉掩蔽 基本谱减法 状态转移矩阵 仿真结果分析

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一种有效的声信号特征提取算法及应用 被引量：10

15

作者 吉小军 施文康 张国伟 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1732-1735,共4页

针对复杂模式识别中的特征提取与选择问题,结合时间序列的参数模型和Fisher判别准则,提出了利用AR模型来拟合模式样本的时间序列,将模型参数作为原始特征矢量,然后在Fish-er鉴别准则函数取极大值的条件下,求得一组最佳鉴别矢量,最后再... 针对复杂模式识别中的特征提取与选择问题,结合时间序列的参数模型和Fisher判别准则,提出了利用AR模型来拟合模式样本的时间序列,将模型参数作为原始特征矢量,然后在Fish-er鉴别准则函数取极大值的条件下,求得一组最佳鉴别矢量,最后再将高维原始特征矢量投影到这组矢量空间上来构成低维特征矢量的有效特征提取方法.对6类战场声目标的实测样本数据进行了实际的特征提取,分析了所提取特征的统计分布特性,并采用BP网络对用该算法所提取特征的有效性进行了检验,取得了令人满意的识别效果. 展开更多

关键词 特征提取 ar模型参数 FISHER判别准则 最佳鉴别矢量 声信号

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