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[发明专利]基于复杂度和分维数及分形长度的肌电信号识别方法-CN201310488878.X有效
发明人：张启忠;朱海港;左静;高云园;罗志增;席旭刚 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-10-17 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于复杂度和分维数及分形长度的肌电信号识别方法，来实现遥操作机器人系统中主操作者对远端机械手的同步控制。模式识别特征采用了肌电信号的L-Z复杂度指标和分维数指标，分类器则采用了一种改进的以聚类方法作为数据整理手段的KNN模型法，该算法具有增量学习能力。操作者手的动作速度取决于手臂肌肉群的活动强度，肌肉活动强度可由肌电信号的最大分形长度表征。在一定的范围内，肌电信号的最大分形长度与操作者手的动作速度呈单调递增关系。以肌电信号的最大分形长度为输入控制量，实现了机械手抓取速度的控制，取得了较理想的效果。
基于复杂度分维数长度电信号识别方法

[发明专利]基于双密度小波邻域相关阈值处理的脑电信号消噪方法-CN201310492498.3有效
发明人： 罗志增;周瑛;席旭刚;高云园 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-10-17 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双密度小波邻域相关阈值处理的脑电信号消噪方法。当前大都采用经典离散小波变换结合传统阈值法对脑电信号进行消噪，而已有的基于经典小波变换结合传统阈值法的消噪方法都存在不足之处。本发明首先从大脑皮层上采集脑电信号，然后用双密度小波正变换对脑电信号进行分解，得到多层的信号高频系数，根据小波系数的局部统计依赖性，运用邻域相关阈值处理算法进行收缩，最后将收缩后的小波系数进行重构得到消噪后的信号。本发明根据脑电信号特性和干扰噪声特点，以信噪比为目标函数，采用网格寻优法对邻域相关阈值处理算法中的三个可调参数进行寻优，进而有效地平滑噪声并保留EEG的细节特征。
基于密度邻域相关阈值处理电信号方法

[发明专利]基于EMD排列组合熵的肌电信号跌倒识别方法-CN201310492522.3无效
发明人：席旭刚;朱海港;左静;高云园;罗志增;张启忠 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-10-17 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于EMD排列组合熵的肌电信号跌倒识别方法。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后运用能量阈值确定sEMG的动作信号进行经验模态分解，依据频率有效度的方法自适应的选取若干个包含肌电信号有效信息的内蕴模式函数分量进行迭加作为肌电信号，求取排列组合熵作为特征向量输入主轴核聚类分类器，完成对跌倒模式的识别，为跌倒的识别开辟了一个新思路。本发明运用频率有效度的方法选取经验模态分解的若干IMF分量作为肌电信号要好于原肌电信号，EMD排列组合熵的方法要好于直接排列组合熵方法、EMD近似熵方法和近似熵方法。根据特征分布的特点，采用主轴核聚类分类器的效果也更为理想。
基于 emd 排列组合电信号跌倒识别方法

[发明专利]一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法-CN201310332509.1有效
发明人：孙曜;罗志增;孟明;杜宇鹏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-08-01 - 公布日： 2013-12-04 - 主分类号： A61B5/103 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法。传统的压力中心（centerofpressure,COP）特征参数，无法对人体动摇的非线性特性进行有效描述。本发明是一种利用所构建的基于邻域粗粒化二维Lempel-Ziv复杂度，提取COP非线性动力学特征的方法，具体步骤为：步骤1.COP信号的获取；步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构；步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度。本发明有效地解决了如何应用Lempel-Ziv复杂度，对二维的COP信号进行处理，提取其非线性特征的问题，从而能够对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述。
一种基于复杂度压力中心非线性特征提取方法

[发明专利]基于多模式分层控制的脑机接口智能轮椅-CN201310301467.5无效
发明人： 罗志增;周光省;席旭刚 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-07-16 - 公布日： 2013-10-16 - 主分类号： A61G5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模式分层控制的脑机接口智能轮椅，包括脑电信号采集模块、脑电信号处理模块、运动控制模块和电动轮椅。本发明从多模式分层控制的角度，采集表达控制意图的运动想象思维活动所引发的EEG信号，使体现人体运动控制意愿的想象左右手和反映选择控制行为的睁闭眼相结合，提高了控制系统的信息传输率和控制信息的可靠性。把经过放大滤波的脑电信号输入到信号处理模块进行消噪、特征提取、分类，将操纵者的运动意愿通过指令发送到控制模块，实现电动轮椅的前进、左转、右转、后退、停止、加速、减速的运动。本发明能够满足实际轮椅控制运行的需要，能够实现速度的控制，在医疗康复训练、残障人服务等方面有价值。
基于模式分层控制接口智能轮椅

[发明专利]基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别方法-CN201310300098.8无效
发明人：席旭刚;金燕;朱海港;罗志增;高云园;张启忠 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-07-16 - 公布日： 2013-10-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别方法。本发明先对表面肌电信号进行小波包分解，提取各节点的小波包系数矩阵，由各子带能量计算出小波包熵。以肌电信号的小波包熵为特征构建特征向量输入支持向量机分类器，并以固定间隔逐步增加参数的值，来搜索使模式识别率最高的SVM分类器参数值，对手部的多个动作进行分类。小波包变换是一种分析非平稳特性信号的有效方法且小波包变换在不同时频段均能精确刻画信号，提供丰富模式信息的特点，把三路sEMG信号提取的特征向量输入支持向量机，能有效识别出伸腕、屈腕、展拳、握拳、外旋、内旋6种动作模式，得到了比传统神经网络更高的识别率。
基于波包支持向量手部肌电信号动作识别方法

[发明专利]一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法-CN201310118890.1无效
发明人：孙曜;罗志增;孟明;杜宇鹏;王丹萍;皮埃尔·保罗·维达 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-04-08 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： A61B5/103 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法。传统的压力中心（centerofpressure,COP）特征参数，无法对人体动摇的非线性特性进行有效描述。本发明是一种利用所构建的基于邻域粗粒化二维Lempel-Ziv复杂度，提取COP非线性动力学特征的方法，具体步骤为：步骤1.COP信号的获取；步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构；步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度。本发明有效地解决了如何应用Lempel-Ziv复杂度，对二维的COP信号进行处理，提取其非线性特征的问题，从而能够对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述。
一种基于复杂度压力中心非线性特征提取方法

[发明专利]一种多导联间相关性分析的脑电特征提取方法-CN201310172234.X无效
发明人：佘青山;罗志增;张启忠;席旭刚 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-05-10 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明涉及一种多导联间相关性分析的脑电特征提取方法。在多类运动想象任务识别中，有效提取被特定运动想象任务激活脑区的脑电信号特征，是提高识别率的关键问题之一。本发明首先采集多导联运动想象脑电信号，其次对各导联脑电信号两两之间的相关系数以获得相关系数矩阵，然后计算相关系数矩阵的行方差与所有行的方差和之间的比值及其自然对数，将所得结果作为脑电信号的特征向量，最后将特征向量输入分类器完成多类运动想象任务的分类识别。本发明提出的方法不但可以完整提取被特定运动想象任务同时激活的多个脑区上的脑电信号特征，很大程度上降低脑电信号的个体差异性对特征参数的影响，而且可以克服电极选取不足的问题。
一种多导联间相关性分析特征提取方法

[发明专利]基于生物运动信息的上肢肩肘腕关节运动功能评价方法-CN201310022821.0有效
发明人：高云园;高发荣;席旭刚;佘青山;孟明;马玉良;罗志增 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-01-21 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于生物运动信息的上肢肩肘腕关节运动功能评价方法。本发明首先选择加速度信号和肌电信号作为上肢运动的生物运动信息。然后对加速度信号和肌电信号进行特征提取。在此基础上，从两方面对特征值进行筛选：针对不同类型的动作和针对执行动作能力的不同，根据信号特征的典型性和可区分性对特征进行筛选。最后利用两类信号的不同优势，将两类信号的特征值进行组合。以简式Fugl-Meyer评分值为标准，构建线性回归模型，进行多元信号特征的优化组合，以此作为上肢肩肘腕关节运动功能评价指标。本发明不仅可以进行在线的实时信息提取和评分检测，还能取代传统的上肢运动功能评价方法，更细致地对上肢运动功能进行量化评分。
基于生物运动信息上肢腕关节功能评价方法

[发明专利]一种用于对人完成特定动作时的姿态变异进行识别的方法-CN201210530431.X有效
发明人：孙曜;罗志增;孟明;孙岩 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2012-12-11 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对人完成特定动作时的姿态变异进行识别的方法。本发明利用家庭健身设备所包含的平衡板、惯性传感器等部件，追踪获取人完成特定动作时其肢体运动的三维加速度和其重心位置变化数据，并存入个体化数据库作为信息源，利用基于突变理论及统计分析方法构建的算法，对所提取的姿态特征是否出现变点进行判别，进而对人在完成特定动作时姿态的变异进行识别。本发明具有便捷、安全的特点，且能有效降低个体差异对识别结果的影响。
一种用于完成特定动作姿态变异进行识别方法

[发明专利]基于EMD样本熵的表面肌电信号识别方法-CN201210527013.5有效
发明人：席旭刚;朱海港;罗志增;张启忠;佘青山 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2012-12-10 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： A61F2/72 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于EMD样本熵的表面肌电信号识别方法。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号sEMG，然后运用能量阈值确定sEMG的动作信号进行经验模态分解，依据频率有效度的方法自适应的选取若干个包含肌电信号有效信息的内蕴模式函数分量进行迭加作为有效肌电信号，求取样本熵，最后将样本熵作为特征向量输入基于主轴核聚类算法的聚类分类器，实现肌电信号的上肢多运动模式识别。本发明中样本熵能够从较短的时间序列中揭示动作表面肌电信号的复杂性，很好的表现肌电信号的细微变化情况，抗干扰能力强，算法简单，计算速度较快，特别适合肌电信号的实时处理。
基于 emd 样本表面电信号识别方法

[发明专利]基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法-CN201210337353.1有效
发明人：张启忠;席旭刚;罗志增;佘青山;高云园 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2012-09-13 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法。现有的方法大都采用单分形理论，对肌电信号仅做整体的奇异性评价，而没有研究信号的局部奇异性特征。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后用经验模态分解的方法提取肌电信号的多层内在模态函数，利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱。最后，以各层模态函数上的广义维数谱作为模式识别的特征向量，以支持向量机为分类器实现多运动模式的分类与识别。本发明提出利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱作为表面肌电信号的特征，具有较好的鲁棒性，能从信噪比相对较低的肌电信号中计算出稳定的特征数据。
基于经验分解表面电信号模式识别方法

[发明专利]一种消除触觉传感器工频噪声的方法-CN201210312259.0无效
发明人：席旭刚;张启忠;罗志增;佘青山;高云园 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2012-08-29 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种消除触觉传感器工频噪声的方法。触觉传感器信号易受机器人动力系统的工频干扰。本发明中的匹配滤波器对传感器信号中可能存在的工频信号进行匹配输出，对其它信号或噪声则给予有效的抑制，继而确定所输出的传感器信号中有无工频干扰，被干扰的程度又怎样。如果存在工频干扰，则对信号进行独立成分分析消除工频干扰。采用匹配滤波器对触觉传感器信号中可能存在的工频信号进行突显，对其它信号或噪声则给予有效的抑制，并将工频匹配滤波器处理结果作为触觉传感器信号是否进行独立成分分析的判断条件。本发明不仅能够有效地消除传感器信号中的工频噪声，且不会对其它频率成分造成影响。
一种消除触觉传感器噪声方法

[发明专利]基于触觉临场感的遥操作机器人肌电控制方法-CN201210231882.3无效
发明人：席旭刚;罗志增;张启忠;佘青山;孟明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2012-07-04 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： B25J13/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于触觉临场感的遥操作机器人肌电控制方法。本发明以操控者人手为动作模仿对象，通过采集手臂皮肤表面肌电信号，经模式识别判断出相应的多个动作模式，控制机器人手完成对应动作，具有操控自然的特点；在作业过程中，操控者可根据触觉临场感来掌握和调节手部动作，实现触觉临场反馈式作业。本发明可以增强遥操作机器人的人机交互深度、准确性及适应能力，对解决工作在危险或有害环境下的遥控机器人，如核工业装配中抓取易形变、易爆的物体，有很好的应用前景。
基于触觉临场操作机器人控制方法

[发明专利]基于通道加权支持向量的运动想象脑电分类方法-CN201210190008.X有效
发明人：佘青山;罗志增;马玉良;席旭刚 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2012-06-11 - 公布日： 2012-10-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于通道加权支持向量的运动想象脑电分类方法。本发明首先获取多通道运动想象脑电信号，其次在各通道脑电信号两两之间相关性分析基础上建立各通道的权重模型，然后将权重模型嵌入到通道加权支持向量机的原始优化问题中，对来自不同通道的输入数据赋予不同的权值，最后在两类分类算法基础上设计通道加权支持向量多类分类方法，自动地实现通道选择，提高多运动想象任务分类的准确性。该方法在脑-机接口领域具有广阔的应用前景。
基于通道加权支持向量运动想象分类方法