手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型设计

该文在Hoff-Arbib最小加加速度(minimum jerk)控制理论的基础上,提出一种具有生物学意义的小脑控制模型,用以解释延伸和抓取过程中,手臂运动与预抓取之间时间协调的问题。在对这种模型如何学习超前状态和剩余时间(TTG)预测两个关键功能进行讨论的基础上,重点对2维空间的延伸与抓取运动进行了仿真。结果表明,由Hoff-Arbib模型所获得的有关延伸与抓取运动的动力学的一些关键特征,小脑控制模型也能实现,有些性能甚至更好。总之,通过训练和学习,模型能获得精确平滑的运动轨迹。     

一种不用先验知识的单路混合信号的盲源分离新方法

基于单路混合信号的分层技术,提出了一种单路混合信号的盲源分离新方法,它的特点是不需要利用先验知识.如何做单路原始信号的分层工作?它应该被分几层?通过对分层技术的深入讨论和加入一个参考信号,上述问题找到了很好的答案.并且文中给出了一种改进型圆周卷积数据等长度分层的方法和获取独立子波函数的技术;然后通过结合独立子波函数进入...     

仿生机械臂的小脑控制模型和仿真

提出了一种控制模拟仿生机械臂延伸运动的小脑学习模型.该模型在已知小脑结构的基础上,利用脊髓反射线路的伺服机制,将神经网络嵌入模拟哺乳动物运动的控制系统中,用以控制一个６肌肉块２关节的平面手臂,真正从生物学意义上实现了由Katayama和Kawato提出的并行分层控制的有关论述,并且证明能够迅速地学会精确轨迹控制.仿真结果表明,该小脑模型能够很好地学习不能由PDF＋F控制器所提供动态逆模型的相关内容,且具有较好的理想轨迹跟踪性能.     

一种用于人体垂直平衡控制的小脑模型

 提出了一种具有长回路力反馈以及增益调整的控制模型,用以描述人体垂直平衡的控制.模型主要由大脑和小脑两部分组成.小脑部分由两组增益表示.这两组增益负责提供踝—膝—臀环路之间相同或交联关节长回路延伸反应的线性缩放比.大脑部分则仅仅包含一组相同关节线性力反馈的增益.本文提出,小脑是将控制增益组作为感觉人体运动状态的函数来转换的.通过仿真,该模型证明,稳定的、具有线性增益调整的混合长回路反馈,可以在缺乏明确动态内模的情况下提供实时平衡控制.     

基于DIVA模型的脑电信号去噪方法研究

脑电信号获取过程中,工频噪声干扰现象往往会使所获取的信息产生多种多形态瞬时结构波形,这种现象影响到DIVA(Directions Into Velocities of Articulators)模型对语音的正常处理.为此,本文提出了一种面向特征提取的脑电信号结构自适应稀疏分解模型,并在此基础上,通过采用匹配追踪算法求解最佳原子、使用过完备原子库中原子表示原始脑电信号等方法,实现了信号去噪的目的,效果好于传统的小波变换去噪方法.仿真实验表明,本文提出的方法提高了DIVA模型语音发音的精度.     

以时间优化为目标的粒子滤波手势跟踪方法研究

 从人手连续形变的时间模型、连续形变的时段模型、突变强度和自遮挡特征等不同角度描述人手状态变量的微观结构,将其作为设计粒子滤波跟踪算法的基本数据层,还对各帧粒子数目的动态分配方式进行了探讨.实验表明,与传统的粒子滤波算法相比较,本文基于状态变量微观结构的粒子滤波手势跟踪算法可以大幅度降低粒子数目.     

独立子波函数和小波分析在单路含噪信号 盲分离中的应用研究:模型与关键技术

 本文提出了一种基于独立子波函数和小波分析的单路含噪混合信号的盲源分离新方法.首先分析了独立子波函数的组成原理,以及获得独立子波函数的方法;然后通过结合独立子波函数进入单路混合信号,使单路混合信号由一维向量转化成为多维向量;其次讨论了利用小波进行二次去噪和解决数据段顺序不确定性的问题,并且文中还给出了独立子波函数个数判定方法和相似相图;最后通过消除瞬态诱发耳声发射中伪迹的实验,验证了本方法的有效性和可行性.     

基于WPT分层和独立子波函数的单路心音混合信号BSS新方法

提出了一种基于小波变换分层和独立子波函数的单路混合信号的盲源分离新方法。首先讨论了单路混合信号分离模型,以及如何利用WPT进行窄带分层和获取独立子波函数的技术;然后通过结合独立子波函数进入单路混合信号,使单路混合信号由一维向量转化成为多维向量,以实现其盲分离;最后通过心音信号的分离实验,验证了本方法的有效性和可行性。     

野外场景分析与水体识别新方法的研究

 根据视觉认知规律,提出描述野外场景图像的三要素:地面、垂直物、天空,给出了单视角野外场景图像方程,通过采用基于独立图元函数码的三要素图像快速分类方法,实现对野外场景图像的分割,并且只在地面上去识别水体.本文重点讨论了野外场景中水体光照模型,分析了野外场景的相关物理特性,定义了水质参数、环境染色参数、图元、独立图元函数码、母图元等新概念,给出了野外场景分析与水体识别系统,提出基于位置、纹理、地质系数和环境染色等多特征参数的数据融合水体识别方法.实验表明该方法对于宽阔的道路场景分析和道路上的水体识别可以得到很好的效果.