基于AR模型参数双谱估计的雷达目标识别 被引量：5

1

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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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

2

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参数模型与聚类分析的肌电信号模式识别方法 被引量：10

3

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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表面肌电信号的AR参数模型分析方法 被引量：28

4

作者 罗志增 杨广映 《传感技术学报》 CAS CSCD 2003年第4期384-387,共4页

根据实际肌电信号的随机性特征 ,对其建立AR(Autoregressive)模型 ,得到其AR模型的各项参数 ,分析此系数和对应肌肉活动所确定的肢体动作之间的关系 ,从而得到基于动作模式的表面肌电信号 (EMG)

关键词 表面肌电信号 ar参数模型 信号处理 生物电信号

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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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基于自回归模型参数超声无损评价20钢的时效组织 被引量：2

6

作者 李萍 李会玲 李喜孟 《机械工程材料》 CAS CSCD 北大核心 2006年第8期25-27,60,共4页

基于时序分析理论,提取并优化选择表征20钢不同时效组织形态超声回波信号的自回归(AR)模型参数,用于超声无损评价。结果表明:利用AR模型参数无损评价20钢的时效组织形态是可行的,对五种组织的识别率可达84％;此外,对Cr5Mo钢高温时效组... 基于时序分析理论,提取并优化选择表征20钢不同时效组织形态超声回波信号的自回归(AR)模型参数,用于超声无损评价。结果表明:利用AR模型参数无损评价20钢的时效组织形态是可行的,对五种组织的识别率可达84％;此外,对Cr5Mo钢高温时效组织形态和30Mn2SiV结构钢的热处理组织形态的识别率分别达到80％和88％。 展开更多

关键词 ar模型参数 时效组织 超声无损评价

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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

7

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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一种改进的卡尔曼滤波语音增强法 被引量：1

8

作者 张秀珍 伏旭晖 王霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第S2期363-365,共3页

提出一种基于谱减法和听觉掩蔽效应的改进的卡尔曼滤波语音增强算法。引入基于谱减法的AR参数估计使卡尔曼算法降低了复杂度和计算量从而易于实现。用卡尔曼滤波滤除噪声的同时结合人耳听觉掩蔽特性设计一个后置感知滤波器,使得从卡尔... 提出一种基于谱减法和听觉掩蔽效应的改进的卡尔曼滤波语音增强算法。引入基于谱减法的AR参数估计使卡尔曼算法降低了复杂度和计算量从而易于实现。用卡尔曼滤波滤除噪声的同时结合人耳听觉掩蔽特性设计一个后置感知滤波器,使得从卡尔曼滤波获得的估计误差低于人耳掩蔽阈值,在去噪和语音失真之间取较好的折中。仿真结果表明所提方法优于传统的卡尔曼滤波增强法,能够有效地减少语音失真,并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度。 展开更多

关键词 语音增强 谱减法 卡尔曼滤波 人耳掩蔽效应 ar模型参数

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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

9

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

10

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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输入空间自优化神经网络的研究及其在声信号车型分类中的应用

11

作者 赵丽华 《科学技术与工程》 2010年第30期7443-7446,7453,共5页

提出了神经网络结构自优化的新理念,并主要介绍输入空间自优化的概念,即其基本思想和基本算法。用Matlab7.0编写了输入空间自优化神经网络的程序,并将输入空间自优化神经网络应用于高速公路的汽车车型的分类中,提高了参数优化的速度,同... 提出了神经网络结构自优化的新理念,并主要介绍输入空间自优化的概念,即其基本思想和基本算法。用Matlab7.0编写了输入空间自优化神经网络的程序,并将输入空间自优化神经网络应用于高速公路的汽车车型的分类中,提高了参数优化的速度,同时也降低了神经网络的运算量,解决了实际问题。 展开更多

关键词 神经网络 输入空间自优化 BP网络 U检验 ar参数模型

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