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公开(公告)号：CN110826625B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911076572.7
申请日：2019-11-06
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于表面肌电信号的手指手势分类方法，包括以下步骤：步骤1，采集人体手指动作的表面肌电信号；步骤2：处理表面肌电信号：(a)提取活动段肌电信号，(b)对活动段信号进行去噪处理，(c)提取特征值，(d)对特征值进行降维；步骤3：手指动作的模式识别：(a)选取SVM混合核函数，(b)基于VGLBSO算法的混合核SVM参数优化，(c)构造SVM多分类器。本发明充分考虑日常生活中所用手势动作的复杂性和多态性，涵盖了手指的微小手势动作，并将矢量分组学习BSO(Vector Grouping Learning,VGLBSO)算法应用到SVM模型的重要参数寻优中，选出权重系数δ、目标函数中正则化参数c和RBF核函数中参数σ的最优值，达到了提高SVM模型预测分类准确率的目的。
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公开(公告)号：CN110047143B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN201910158591.8
申请日：2019-03-04
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种基于空间细分与动态包围盒的连续碰撞检测方法，包括：构造被用于碰撞检测的虚拟软组织模型与虚拟器械模型；计算检测对象的移动路径所占据的空间；为同一空间内的对象的移动路径构建动态包围盒，并对这些包围盒做相交测试；二分法确定可能发生碰撞的位置，回溯技术将待测对象从实际位置回退至初次碰撞发生位置；为可能发生接触的对象集构建层次包围盒并执行包围盒相交检测；精确检测步骤；子节点所包含的特征是否碰撞。本发明可以解决离散碰撞检测方法在虚拟手术应用中“穿透”和“漏检”的问题，并在保证精确性的前提下能极大地提升计算效率。
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公开(公告)号：CN110826625A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911076572.7
申请日：2019-11-06
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于表面肌电信号的手指手势分类方法，包括以下步骤：步骤1，采集人体手指动作的表面肌电信号；步骤2：处理表面肌电信号：(a)提取活动段肌电信号，(b)对活动段信号进行去噪处理，(c)提取特征值，(d)对特征值进行降维；步骤3：手指动作的模式识别：(a)选取SVM混合核函数，(b)基于VGLBSO算法的混合核SVM参数优化，(c)构造SVM多分类器。本发明充分考虑日常生活中所用手势动作的复杂性和多态性，涵盖了手指的微小手势动作，并将矢量分组学习BSO(Vector Grouping Learning,VGLBSO)算法应用到SVM模型的重要参数寻优中，选出权重系数δ、目标函数中正则化参数c和RBF核函数中参数σ的最优值，达到了提高SVM模型预测分类准确率的目的。
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公开(公告)号：CN110047143A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910158591.8
申请日：2019-03-04
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种基于空间细分与动态包围盒的连续碰撞检测方法，包括：构造被用于碰撞检测的虚拟软组织模型与虚拟器械模型；计算检测对象的移动路径所占据的空间；为同一空间内的对象的移动路径构建动态包围盒，并对这些包围盒做相交测试；二分法确定可能发生碰撞的位置，回溯技术将待测对象从实际位置回退至初次碰撞发生位置；为可能发生接触的对象集构建层次包围盒并执行包围盒相交检测；精确检测步骤；子节点所包含的特征是否碰撞。本发明可以解决离散碰撞检测方法在虚拟手术应用中“穿透”和“漏检”的问题，并在保证精确性的前提下能极大地提升计算效率。
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