基于脑电信号特征分析的康复机器人系统研究与设计_唐浩月.caj

如何提取有效的特征一直是情感研究的一个热点。结合脑电信号非线性方法中排列熵计算效率高、样本熵计算准确率高的优点，提出了等分符号化熵（ESE）算法，并试图验证这种新的特征在情感脑电分析中的有效性。该算法

康复机器人运动过程中的人机交互性问题,提出一种下肢康复机器人自适应人机交互控制策略.提取伸屈运动中下肢表面肌电信号(Surface electromyography,sEMG)和足底压力特征,分别用于

脑电信号的数字处理以往采用通用PC机或单片机实现,存在实时性差等缺点。随之,基于FPGA的小波变换在脑电信号数字处理中应运而生,其实时性好。 DSP Builder将Matlab/Simulink设计

介绍基于小波变化的脑电信号去噪 介绍小波基本原理 即在去噪中的应用

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。P300电位即受试

 脑机接口是一种通过特定手段对脑电信号进行提取,利用信号处理算法解码,分析大脑信号,识别人脑的技术。为了提高二分类运动想象脑电信号的识别准确率,该文提出了一种基于LSTM神经网络的脑

1 引言 1 2 步态规划理论的发展 1 3 运动学分析 3 3．1机械结构 3 3．2腿部机构运动学分析 4 3.2.1 D－H坐标系的建立 4 3.2.2运动学逆解 5 3.2.3机器人采用的求解

使用小波变换提取脑电特征

利用matlab对心电信号进行分析，具体为：读取，插值，滤波，时域波形和频域波形分析

脑电波脑电信号提取专用电极芯片的设计，脑电波的检测月电极的设计