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基于sEMG和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩耦合分析 被引量:2
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作者 谢平 肖俊明 +2 位作者 于金须 张立杰 杜义浩 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期266-275,共10页
手指内部力矩受表面肌电信号、肌力、手部姿态等因素影响而无法直接获取,为了实时且准确地获取手指各关节力矩以及耦合力矩并应用于手部康复机器人的交互控制中,提出了一种基于表面肌电信号和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩和耦合力矩分... 手指内部力矩受表面肌电信号、肌力、手部姿态等因素影响而无法直接获取,为了实时且准确地获取手指各关节力矩以及耦合力矩并应用于手部康复机器人的交互控制中,提出了一种基于表面肌电信号和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩和耦合力矩分析与实时获取方法。首先设计了自适应手指关节角度采集系统,通过实验同步采集指浅屈肌与指伸肌的肌电信号以及手指各关节的角度数据,建立手指多关节力矩模型,从而获取手指各关节力矩。然后建立手指D-H模型,结合虚功原理获取手指的耦合力矩。最后,辨识了手指多关节力矩模型的参数,并通过OpenSim软件获取了仿真力矩。计算力矩与仿真力矩的对比结果显示:4名被试3个关节力矩的均方根误差分别为0.1567、0.097425、0.08495,证明了该方法能够实时并准确的获取手指各关节力矩和耦合力矩,能够满足手部康复机器人交互控制准确性和实时性的需求。 展开更多
关键词 单关节力矩 SEMG 关节角度 肌肉骨骼模型 耦合力矩 D-H模型 交互控制
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基于Verilog HDL的DDS相位累加器的一种优化设计 被引量:6
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作者 熊兴中 杨平先 吴治隆 《四川轻化工学院学报》 2004年第2期49-53,共5页
通过对基于VerilogHDL的DDS相位累加器的传统设计方法的对比分析,提出了应用流水线技术加法器与寄存器结合在一起进行相位累加器设计的方案,该方案既具有提高速度又具有节约资源的优点,并且以一个八位相位累加器为例,给出了实验仿真结果。
关键词 VERILOG HDL 流水线技术 相位累加器 电子设计自动化
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聚类分析在声发射信号处理中的应用 被引量:1
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作者 金志浩 叶陈 +2 位作者 陆景阳 李志定 吴旭景 《沈阳化工大学学报》 CAS 2014年第4期360-364,共5页
针对声发射信号分类识别的问题,首先将信号特征参数中的幅度、能量、振铃计数与持续时间作为聚类分析的特征属性进行聚类,然后将每类中距离聚类中心较近的信号作为样本训练神经网络,最后利用训练好的神经网络对剩余的信号进行模式识别.... 针对声发射信号分类识别的问题,首先将信号特征参数中的幅度、能量、振铃计数与持续时间作为聚类分析的特征属性进行聚类,然后将每类中距离聚类中心较近的信号作为样本训练神经网络,最后利用训练好的神经网络对剩余的信号进行模式识别.实验结果表明:此方法不仅省去了神经网络对样本进行人工标示的繁琐过程,而且提高了神经网络训练效率. 展开更多
关键词 声发射信号 聚类分析 神经网络 模式识别 信号处理
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多输入变量的FSM设计方法研究
4
作者 熊兴中 《四川轻化工学院学报》 2003年第4期16-20,共5页
针对多输入变量的FSM设计中存在的一些问题,提出了一种基于ASM的多输入变量FSM的设计方法,该设计方法逻辑层次清晰,具有可操作性,并且通过一个数据采集系统控制器的设计具体介绍了该设计方法。
关键词 有限状态机 算法状态机 硬件描述语言 数据采集
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基于sEMG的下肢运动解析方法研究 被引量:10
5
作者 邱石 杜义浩 +2 位作者 王浩 谢平 于金须 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期30-37,共8页
为了实现肢体运动解析并用于康复机器人系统自适应控制,提出一种基于sEMG的下肢运动解析方法。同步采集下肢6块肌肉的表面肌电信号(sEMG)和髋、膝关节角度;引入相干性分析方法,定量描述s EMG和关节角度耦合关系,进而优化选取肌肉通道... 为了实现肢体运动解析并用于康复机器人系统自适应控制,提出一种基于sEMG的下肢运动解析方法。同步采集下肢6块肌肉的表面肌电信号(sEMG)和髋、膝关节角度;引入相干性分析方法,定量描述s EMG和关节角度耦合关系,进而优化选取肌肉通道;采用一阶递归滤波器补偿sEMG和关节角度的机电延迟(EMD);提出基于黄金分割的最小二乘极限学习机(GSLSELM)算法,进行下肢运动解析。实验结果表明,7名被试下肢运动解析的均方根误差(RMSE)和时长,能够满足康复机器人系统控制的准确性和实时性要求。 展开更多
关键词 表面肌电信号 相干性分析 肌肉筛选 基于黄金分割的最小二乘极限学习机 运动解析
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基于SVD法对车用变速箱齿根裂纹信号降噪研究 被引量:1
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作者 杨华 韩玉科 《自动化与仪器仪表》 2021年第3期65-69,共5页
针对车用变速器实测振动信号的特征信息容易被各类干扰信号所掩盖的问题,提出了一种采用奇异值分解的方法来滤除干扰信号以达到降噪的目的。首先,根据奇异值分解的基本原理,并结合齿轮传动系统的动力学特性,建立了模拟白噪声干扰和齿侧... 针对车用变速器实测振动信号的特征信息容易被各类干扰信号所掩盖的问题,提出了一种采用奇异值分解的方法来滤除干扰信号以达到降噪的目的。首先,根据奇异值分解的基本原理,并结合齿轮传动系统的动力学特性,建立了模拟白噪声干扰和齿侧脉冲激励信号的数学模型。然后,经仿真计算,得出了仿真模型的信噪比SNR为34.21,及均方根误差RMSE为0.37。仿真表明,SVD法对振动信号中含有的白噪声和脉冲激励信号的滤除效果较好。最后,通过对齿轮齿根裂纹故障振动的实验研究,得出了各测点处振动信号的SNR的平均值为31.02,最小RMSE值为0.0016。实验表明,采用齿根裂纹故障实验法,验证了SVD法具有非常好降噪效果。 展开更多
关键词 奇异值分解 奇异值差分谱 信噪比 均方根误差 齿根裂纹
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