【摘 要】
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针对脑电信号分类准确率不高导致脑控设备控制稳定性差的问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、多变量经验模态分解(MEMD)和模糊熵的特征提取与分类方法.首先,利用DWT将脑电信号分解成一系列窄带信号;其次,利用MEMD对子带信号进行分解,得到一系列本征模函数(IMFs),选择合适的IMFs进行信号重构,利用模糊熵算法对信号提取特征,作为实验的特征向量;最后,使用支持向量机(SVM)进行分类.利用脑机接口(BCI)大赛数据作为验证集,验证了该算法的有效性,使分类精度提高到了96.2％,同时解决了经验模态分
【机 构】
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西安工程大学 电子信息学院,陕西 西安 710048
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针对脑电信号分类准确率不高导致脑控设备控制稳定性差的问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、多变量经验模态分解(MEMD)和模糊熵的特征提取与分类方法.首先,利用DWT将脑电信号分解成一系列窄带信号;其次,利用MEMD对子带信号进行分解,得到一系列本征模函数(IMFs),选择合适的IMFs进行信号重构,利用模糊熵算法对信号提取特征,作为实验的特征向量;最后,使用支持向量机(SVM)进行分类.利用脑机接口(BCI)大赛数据作为验证集,验证了该算法的有效性,使分类精度提高到了96.2％,同时解决了经验模态分解(EMD)中频带覆盖较广的问题.
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为解决传统工业机器人定位不精确、不灵活的问题,对机器视觉引导的工业机器人定位进行研究,提出以KUKA机械臂和嵌入式ZYNQ开发板为硬件平台的低成本系统方案.首先对工业机器人视觉定位抓取过程建立数学模型;然后研究基于机器视觉的图像处理技术,采用轮廓特征参数为辨识条件对预处理后的工件轮廓进行识别和定位;最后,经过坐标转换,将工件真实位姿发送给工业机器人控制系统进行抓取引导.实验结果表明,该系统对目标工件能够实现有效、精准的定位.
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