公开(公告)号：CN109171738A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201810768671.0

申请日：2018-07-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  华仙 ,  汤敏彦 ,  罗志增 ,  张启忠 ,  佘青山 ,  蒋鹏

IPC: A61B5/11

Abstract: 本发明公开了一种基于人体加速度多特征融合和KNN的跌倒检测方法。本发明通过两个加速度传感器采集人体动作信息，提取的人体加速度的特征参数，通过主成分分析的数据压缩方法将特征集从162维降到12维。通过改进的KNN机器学习算法，即通过聚类方法在跌倒和非跌倒两类中各搜索到样本点，构成训练样本簇，根据样本模糊熵计算加权欧氏距离找出最临近的K个近邻点，将待分类动作归为这K个近邻中的多数所属的类别。本发明针对日常生活频度最高的动作作为实验，所提的基于人体加速度多特征融合和KNN的跌倒检测算法，灵敏度达到100％，可以快速有效的检测跌倒，同时也有很高的特异度，不会把日常行为动作误判为跌倒。

公开(公告)号：CN109567799A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811603107.X

申请日：2018-12-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  杨晨 ,  罗志增 ,  张启忠 ,  佘青山 ,  林树梁 ,  华仙

IPC: A61B5/0488 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于平滑小波相干性的肌电信号特征提取方法，本发明通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号，并采用带通滤波方法进行预处理，对滤波处理后的肌电信号进行小波变换，然后计算两路肌电信号的交叉小波变换，并对交叉小波变换分别进行时间轴和尺度轴上的平滑操作。最后，计算两路肌电信号的平滑小波相干系数，并使用T检验来检验不同行为之间的相关性是否存在统计学差异，得到不同肌肉组合的32级平滑小波相干系数作为特征向量。本发明使用的平滑小波相干性在特征提取方法上具有很大创新，对于后续模式识别具有较高的识别率和可靠性，可以较好地满足多模式识别任务中的特征提取要求，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN110781751A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201910923329.8

申请日：2019-09-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孙紫阳 ,  席旭刚 ,  邱宇晗 ,  华仙 ,  刘晓云 ,  姜文俊

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于跨连型卷积神经网络的情感脑电信号分类方法，本发明首先利用V3的第一层卷积层提取脑电信号底层特征，并将其作为V1的输入，同时被第二层池化层下采样后输入给第三层卷积层提取中层特征。中层特征将作为V2的输入，并且被V3的第四层池化层下采样后输入给V3的第五层卷积层提取高层特征。接着，三层特征分别降维后一起输入到V3的第八层全连接层中融合，最后进入Softmax层进行分类。比较分类结果与实际标签，计算损失值，然后利用反向传播算法更新卷积核和连接权重。本发明可较高的脑电信号分类准确率，识别结果优于传统机器学习方法和传统CNN模型。