李强
- 作品数：15 被引量：24H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学技术大学青年基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于匹配实测表面肌电信号的模型参数辨识(英文)
- 2007年
- 目的通过对仿真与真实表面肌电信号(sEMG)的波形匹配以及肌疲劳现象的分析,研究sEMG信号的模型参数辨识问题。方法在运动单位仿真的基础上,引入神经激励对运动单位的募集和发放控制特性,建立了一个较为完善的sEMG信号生理学模型。利用调整模型相关生理参数使仿真与真实sEMG信号的运动单位动作电位(MUAP)波形相匹配的方法,实现对模型参数进行估计,通过调节肌纤维传导速度(MFCV)使仿真与真实sEMG信号的平均频率(MNF)及中值频率(MDF)拟合直线趋势相似的方法,研究肌肉的疲劳现象及其机理。结果适当调节sEMG信号模型参数可使仿真信号波形逼近真实sEMG信号波形,各个肌纤维的MFCV在模拟恒力持续收缩过程中减小时,仿真信号的MNF和MDF拟合直线呈下降趋势。结论采用模型方法能够实现仿真与真实sEMG信号波形的良好匹配,并能够有效地表达肌肉的疲劳过程,可应用于肌电信号相关领域的研究。
- 李强杨基海赵章琰褚雪忠陈香娄智
- 关键词：表面肌电信号肌疲劳
- 基于SEONS算法的表面肌电信号分解方法研究被引量：9
- 2007年
- 目的探讨表面肌电信号(sEMG)的分解问题,以检测神经肌肉系统的运动单位发放的信息。方法采用二阶非平稳源分离(SEONS)算法以及FastICA方法对肌肉轻度收缩情况(10%MVC)的sEMG进行分解研究,并对分离信号中的运动单位动作电位波形进行检测判断。结果两种方法均能较有效地提取隐含在sEMG信号中的运动单位发放信息,但由于sEMG信号是一种复杂的非平稳信号,两种方法的分离结果存在一定的差异性。结论SEONS算法从非平稳性的角度来考虑信号的盲源分离问题,较符合sEMG信号的非平稳特征,因而可应用于sEMG信号的分解研究。
- 李强杨基海陈香张旭
- 关键词：表面肌电信号运动单位动作电位
- 一种运动单位动作电位发放检测方法
- 引言:近年来熵的理论在分析生物医学信号中受到越来越多的重视。本文提出一种基于非广度熵的MUAP检测方法,并对这种方法的准确性和抗噪性能进行分析和讨论。原理和方法:熵是度量一个系统的不确定性和不可预测性的量。Tsallis...
- 尹少华杨基海梁政陈香李强
- 文献传递
- 二阶统计量盲分离技术在表面肌电信号分解过程中的应用被引量：2
- 2007年
- 采用基于二阶统计量的盲源分离算法对多导表面肌电信号进行处理,实现噪声的分离和表面肌电信号的初步分解。实验结果表明,无论是对仿真表面肌电信号还是真实表面肌电信号,二阶盲分离方法具有良好的处理结果,其中,SEONS算法的分解性能最佳。
- 张旭杨基海李强陈香
- 关键词：表面肌电信号盲源分离非平稳
- 基于节律同化效应的思维脑电信号分类研究
- 2006年
- 通过对正弦调制光(SML)刺激和无刺激思维脑电信号的对比分类研究,探索了思维脑电信号的节律同化现象对思维脑电信号分类的影响。研究结果表明,大脑在SML刺激下进行思维作业时,思维EEG信号携带的与刺激频率有关的节律同化信息能提高某些思维作业的分类正确率,并且SML刺激产生的局部节律同化效应能减少用于提供分类信息的EEG信号的导联数。这些结果有利于提高基于思维作业脑-计算机接口(BCI)的通信准确率和速度。
- 陈香杨基海李强何为尹少华
- 基于非线性能量算子的表面肌电信号MUAP发放检测被引量：9
- 2006年
- 采用基于平滑非线性能量算子(smoothednonlinearenergyoperator,SNEO)的方法对表面肌电(surfaceEMG,SEMG)信号运动单位动作电位(motorunitactionpotential,MUAP)的发放信息进行检测,提出一种能较精确确定MUAP发放数目的阈值检测方法。利用这些方法分别对肌肉轻度收缩和中度收缩时的SEMG信号进行了MUAP发放检测实验,结果表明,对于轻度收缩时的SEMG信号,本文的方法十分有效,而对中度收缩时的SEMG信号也能获得比较满意的检测结果。
- 李强杨基海陈香褚雪忠
- 关键词：表面肌电信号运动单位动作电位
- 一种基于FIR滤波器的多导表面肌电信号合成方法
- ＜正＞引言:近年来,高分辨率肌电信号的检测和分析成为当前肌电研究领域中的热点之一,研究者发展了大量的关于多导肌电信号分析的算法。在研究过程中,常常需要仿真信号来验证算法。原理和方法:肌纤维动作电位在终板区产生,然后以一定...
- 梁政杨基海李强陈香钱晓进冯焕清
- 文献传递
- 基于卷积混合盲源分离技术的表面肌电信号分解研究被引量：1
- 2006年
- 根据表面肌电信号(SEMG)形成的生理学特性,采用一种基于卷积混合过程的盲源分离技术来分析隐含在SEMG信号中的运动单位动作电位信息,利用仿真的SEMG信号对这种算法的分解性能进行实验研究,并与采用瞬时混合过程的独立分量分析(ICA)算法的分解性能进行比较,同时将该算法应用于真实SEMG信号的分解实验。研究结果表明,无论是对模拟SEMG信号还是真实SEMG信号,采用卷积混合盲源分离技术的分解方法均能得到较明显的分解效果,且该方法较符合表面肌电信号的形成过程,因而具有重要的研究价值。
- 李强杨基海梁政
- 关键词：表面肌电信号独立分量分析卷积混合
- 基于盲源分离技术的运动单位动作电位检测被引量：1
- 2006年
- 采用独立分量分析（ICA）技术和二阶非平稳源分离（SEONS）算法来研究肌肉轻度收缩情况下的表面肌电信号（SEMG）的运动单位动作电位（MUAP）检测问题，通过仿真实验来探讨两种算法对SEMG信号的分离性能，并将算法应用于肌肉轻度收缩时（10％MVC）的真实SEMG信号分解研究．仿真SEMG信号分解实验结果表明，两种算法对MUAP检测效果均较为满意，且随着噪声的增加有所变差，肌肉轻度收缩时（10％MVC）真实SEMG信号分解实验也论证了两种算法实际应用的可行性．盲源分离（BSS）技术为研究隐含在肌电信号中的运动单位募集和发放等信息提供了有效途径，较符合SEMG信号特性，因而可应用于SEMG信号分解及运动单位动作电位（MUAP）检测等相关领域的研究．
- 李强杨基海陈香
- 关键词：表面肌电信号盲源分离独立分量分析运动单位动作电位
- 基于用户及物品间差异的推荐算法研究被引量：1
- 2016年
- 推荐系统是解决信息过载问题最有效的工具之一,协同过滤是目前推荐算法中广泛应用的技术,然而协同过滤算法存在着诸如数据稀疏、难以扩展等问题.在基于偏好算法的基础上,通过把用户评分按照用户评分偏好和物品得分趋势分类,在每类上进行线性回归,得到了基于用户及物品间差异的回归模型.该模型不仅能改善数据稀疏和可扩展性问题,而且能够降低计算复杂度和空间复杂度.实验结果表明改进后的算法在近似的计算复杂度情况下,预测精度比基于偏好算法平均提高了3.97%.
- 李强何兴盛傅忠谦
- 关键词：推荐系统协同过滤
