数据关联是智能车同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的一个难点问题.为了快速准确获得数据关联结果,结合连续兼容最近邻(sequential compatibility nearest neighbor,SCNN)算法简单易实现和联合兼容分支定...数据关联是智能车同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的一个难点问题.为了快速准确获得数据关联结果,结合连续兼容最近邻(sequential compatibility nearest neighbor,SCNN)算法简单易实现和联合兼容分支定界(joint compatibility brarch and bound,JCBB)算法最优理念强的优点,提出了一种快速联合数据关联(fast joint data association,FJDA)算法.该算法首先在局部地图中采用SCNN数据关联算法处理所有的观测-特征对,得到关联结果;其次判断关联结果的准确性,若关联出错,则采用具有噪声的基于密度的聚类方法(densitybased spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对当前时刻的观测量进行分组,然后在每一小组中采用JCBB算法进行数据关联,最终将每一小组的关联解融合得到最终的关联结果.通过仿真实验对提出的算法、SCNN算法以及JCBB算法的性能进行了比较,结果表明提出的关联算法实时性强,准确度高.展开更多
肌肉疲劳是由运动引起的肌肉最大随意收缩力减小的现象,其研究可应用于生理医学的职业病预防或体育工程的运动员训练等方面。本文采用短时傅里叶变换对肌音信号进行处理,提取频域特征平均功率频率(Mean Power Frequency,MPF)和中值频率(...肌肉疲劳是由运动引起的肌肉最大随意收缩力减小的现象,其研究可应用于生理医学的职业病预防或体育工程的运动员训练等方面。本文采用短时傅里叶变换对肌音信号进行处理,提取频域特征平均功率频率(Mean Power Frequency,MPF)和中值频率(Median Frequency,MDF),研究其与肌肉疲劳程度之间的关系。9名健康的男性志愿者参与了本次试验,采用等值于60%最大随意收缩力(MVC)的力产生恒力肌肉疲劳,同步记录每一位受试者桡侧腕屈肌的肌音信号,对提取的频域参数进行分析。将持续30s的肌肉疲劳过程分为6个时间阶段(每个阶段为5s),并对每个时间阶段内的MPF和MDF计算均值。结果表明,随着肌肉疲劳程度加深,肌音信号的MPF和MDF在每个时间阶段内的均值均呈现近似线性下降的趋势。在30s肌肉疲劳过程中,从第1阶段(1~5s)到第6阶段(26~30s),MPF均值下降了15.8%,MDF均值下降了26.1%。基于短时傅里叶变换提取的MPF和MDF指标能良好地反映疲劳敏感性和稳定性,在评定肌肉静态疲劳方面是较好的参考指标。本文采用的方法和得到的结果为后期更深入地使用肌音信号对肌肉疲劳程度进行量化研究提供了依据。展开更多
文摘数据关联是智能车同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的一个难点问题.为了快速准确获得数据关联结果,结合连续兼容最近邻(sequential compatibility nearest neighbor,SCNN)算法简单易实现和联合兼容分支定界(joint compatibility brarch and bound,JCBB)算法最优理念强的优点,提出了一种快速联合数据关联(fast joint data association,FJDA)算法.该算法首先在局部地图中采用SCNN数据关联算法处理所有的观测-特征对,得到关联结果;其次判断关联结果的准确性,若关联出错,则采用具有噪声的基于密度的聚类方法(densitybased spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对当前时刻的观测量进行分组,然后在每一小组中采用JCBB算法进行数据关联,最终将每一小组的关联解融合得到最终的关联结果.通过仿真实验对提出的算法、SCNN算法以及JCBB算法的性能进行了比较,结果表明提出的关联算法实时性强,准确度高.
文摘肌肉疲劳是由运动引起的肌肉最大随意收缩力减小的现象,其研究可应用于生理医学的职业病预防或体育工程的运动员训练等方面。本文采用短时傅里叶变换对肌音信号进行处理,提取频域特征平均功率频率(Mean Power Frequency,MPF)和中值频率(Median Frequency,MDF),研究其与肌肉疲劳程度之间的关系。9名健康的男性志愿者参与了本次试验,采用等值于60%最大随意收缩力(MVC)的力产生恒力肌肉疲劳,同步记录每一位受试者桡侧腕屈肌的肌音信号,对提取的频域参数进行分析。将持续30s的肌肉疲劳过程分为6个时间阶段(每个阶段为5s),并对每个时间阶段内的MPF和MDF计算均值。结果表明,随着肌肉疲劳程度加深,肌音信号的MPF和MDF在每个时间阶段内的均值均呈现近似线性下降的趋势。在30s肌肉疲劳过程中,从第1阶段(1~5s)到第6阶段(26~30s),MPF均值下降了15.8%,MDF均值下降了26.1%。基于短时傅里叶变换提取的MPF和MDF指标能良好地反映疲劳敏感性和稳定性,在评定肌肉静态疲劳方面是较好的参考指标。本文采用的方法和得到的结果为后期更深入地使用肌音信号对肌肉疲劳程度进行量化研究提供了依据。
