基于肌电信号的人体上肢运动识别分析研究通信工程管理专业.docx

基于稳态子空间分析的运动想象脑电信号研究-电子与通信工程专业论文.docx 万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：______ _ __ 日期：____ _ _ 南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的

2019-03-26 约5.37万字 66页立即下载

基于USB的胎儿心电信号无线传输系统设计与实现-电子与通信工程专业论文.docx 摘要胎儿心电监护作为最有效的胎儿监护方法之一，目前已广泛应用于临床产科。现在的胎儿心电监护工作主要在医院进行，并需要专业医师操作；监护时复杂的连线，也给孕妇带来了心理压力和行动上的不便。因此，研究一种无线胎儿心电监护系统具有实际意义和应用前景。本文设计并实现一种基于 USB 的胎儿心电信号的无线传输系统，分阶段完成了无线传输模块，USB 数据传输模块以及上层显示控制系统三部分的设计与软件编写。其中，无线传输模块基本功能采用 Nordic 无线芯片实现，为进一步改善无线信道易受干扰，可能会出现短时间内无线传输速率下降甚至信道丢失以及主控芯片的传输速率不同的问题，论文采用在无

2018-12-17 约7.03万字 108页立即下载

基于脑电信号分析的抑郁症识别研究.docx 基于脑电信号分析的抑郁症识别研究 一、引言抑郁症是一种常见的心理障碍，其症状包括情绪低落、兴趣丧失、睡眠障碍、精神运动性迟缓等，严重影响了患者的日常生活和社会功能。目前，抑郁症的诊断主要依靠症状自述和医生评估，缺乏客观、准确的诊断方法。因此，研究开发一种基于脑电信号分析的抑郁症识别方法，对于提高抑郁症诊断的准确性和客观性具有重要意义。二、脑电信号与抑郁症脑电信号是一种反映大脑神经活动的重要生理指标，其波形和频率等特征与人的情绪、认知等心理活动密切相关。抑郁症患者的脑电信号与正常人有明显差异，这些差异可能为抑郁症的识别提供依据。三、脑电信号采集与处理本研究所采用的脑电信号采集设备为脑电

2025-05-25 约4.1千字 8页立即下载

基于惯性粘滑的驱动信号分析及优化分析研究通信工程管理专业.docx 目录 TOC\o1-3\h\z\u摘要 1 Abstract 1 第一章绪论 1 1.1课题背景和意义 1 1.2国内外研究现状 2 1.3惯性粘滑驱动运动原理分析 6 1.4研究内容及目标 7 第二章惯性粘滑驱动系统运动学建模 7 2.1引言 7 2.2惯性粘滑驱动信号的运动学模型 7 2.2.1压电陶瓷的运动学模型 8 2.2.2运动块的运动学模型 9 2.2.3惯性质量块的运动学模型 11 2.2.4压电陶瓷质心的运动学模型 12 2.3振动减摩 13 2.4单步步距分析 1

2025-05-18 约2.39万字 36页立即下载

基于手部心电信号的身份识别研究-计算机技术专业论文.docx 万方数据万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或

2019-03-29 约5.22万字 62页立即下载

基于深度学习的脑电信号情感识别研究.docx 基于深度学习的脑电信号情感识别研究 一、引言随着科技的不断发展，脑电信号作为一种反映人类神经系统活动的信号，受到了广泛关注。基于脑电信号的情感识别，成为情感计算领域中的热点问题之一。通过对脑电信号的分析和处理，能够了解大脑对情感信息的处理机制，进而实现对情感的自动识别和预测。而随着深度学习技术的快速发展，其强大的特征提取和分类能力为脑电信号情感识别提供了新的方法和思路。本文将介绍基于深度学习的脑电信号情感识别研究。二、研究背景情感识别作为人工智能领域的一个重要分支，一直是研究者们关注的热点。在众多情感识别的方法中，基于脑电信号的情感识别具有很高的准确性和可靠性。传统的脑电信号情感识别方法

2025-03-15 约4.73千字 10页立即下载

肌电信号的识别.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目： 肌电信号的识别 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期： 肌电信号的识别 摘要：肌电信号识别技术在生物医学领域具有广泛的应用前景。本文针对肌电信号的特点和识别难题，提出了一种基于深度学习的肌电信号识别方法。首先，对肌电信号进行预处理，包括滤波、去噪和特征提取等步骤。然后，采用卷积神经网络（CNN）对预处理后的信号进行特征提取，并利用长短期记忆网络（LSTM）对提取的特征进行序列建模。最后，通过分类器对识别结果进行输出。实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和实时性，为肌电信号识别技术的应用提供了新的思路。随着科技

2025-03-24 约1.07万字 21页立即下载

基于混沌特征的心电信号分析及健康诊断研究.docx 基于混沌特征的心电信号分析及健康诊断研究一、引言 1.1研究背景与意义心血管疾病作为全球范围内威胁人类健康的主要疾病之一，其发病率和死亡率长期居高不下。《中国心血管健康与疾病报告2022》指出，由于居民不健康生活方式流行、危险因素人群庞大以及人口老龄化加速，我国心血管病发病率和死亡率仍在持续升高，疾病负担下降的拐点尚未出现。目前，我国心血管病现患人数已达3.3亿，在城乡居民疾病死亡构成比中，心血管病占首位，2020年分别占农村、城市死因的48%和45.86%，农村心血管病死亡率从2009年起超过并持续高于城市水平。2020年，缺血性心脏病（冠心病、心梗等）、出血性

2025-05-11 约2.6万字 30页立即下载

基于MATLAB的心电信号的分析(3).doc 河南科技大学课程设计说明书课程名称医学信号处理题目基于MATLAB的心电信号的分析(3) 院系医学技术与工程学院班级学生姓名指导教师侯海燕何琳＿日期2014年11月26号课程设计任务书（指导教师填写）课程设计名称医学信号处理学生姓名专业班级设计题目基于MATLAB的心电信号的分析(3) 一、课程设计目的 1．熟练掌握使用MATLAB程序设计方法 2．探究数字信号处理的基本概念和特点 3．掌握序列离散傅里叶变换的MATLAB实现，并进行频谱分析 4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理二、设计内容、技术条件和要求一）设计内容与技术条件 1．根据给定的一段MIT-BIH

2025-05-16 约4.41千字 13页立即下载

基于labview的心电信号分析.doc 信号与线性系统课程设计报告课题名称：基于LABVIEW的心电信号的分析 班级:通信102班姓名：杨成方学号：102140 成绩：指导教师：王宝珠基于LABVIEW的心电信号的分析 摘要：心电信号分析系统是读取心电信号文件，并对其做一定的数字信号处理，以及进行频谱分析等。 Labview是一种带有图形控制流结构的数据流模式,程序执行是由数据驱动，同时也是一种图形化的编程语言。本设计采用Labview综合运用其丰富的VI库来实现心电信号的读取、线性插值、滤波、谱分析。该课题利用VI库中索引数组、数组子集、字符串--数值转换、While循环、For循环、chebyshev滤波器等，得到了

2025-05-22 约5.43千字 14页立即下载

基于手指ECG信号的身份识别系统开发-电子与通信工程专业论文.docx 万方数据万方数据 Dissertation Submitted to Hangzhou Dianzi University for the Degree of Master Development of Identification System Based on the Finger ECG Candidate: Zeng Jixin Supervisor: Prof. Zhao Zhidong March，2015 杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内

2019-03-29 约7.29万字 71页立即下载

基于脑电信号的驾驶疲劳研究.pdf 2009 年 12 月　　 Journal of Highway and Transportation Research and Development 　　Dec 2009 文章编号 : (2009) S1012403 基于脑电信号的驾驶疲劳研究房瑞雪 , 赵晓华 , 荣　建 , 毛科俊 (北京工业大学　北京交通

2019-03-11 约1.95万字 4页立即下载

面向运动想象脑电信号识别的深度迁移学习研究.docx 面向运动想象脑电信号识别的深度迁移学习研究一、引言随着神经科学和人工智能的不断发展，脑机交互（BCI）技术逐渐成为研究热点。其中，基于运动想象脑电信号（MI-EEG）的识别技术是BCI领域的重要研究方向。深度迁移学习作为一种新兴的机器学习方法，在处理脑电信号等非线性、高噪声数据时具有显著优势。本文旨在研究面向运动想象脑电信号识别的深度迁移学习技术，以提高MI-EEG的识别准确率。二、运动想象脑电信号概述运动想象脑电信号（MI-EEG）是指大脑在无实际运动情况下对某种运动进行想象时产生的脑电信号。这种信号具有高复杂性、非线性和易受外界干扰的特点，因此在BCI应用中具有重要意义。通过对MI

2025-04-09 约4.17千字 9页立即下载

多模态运动想象脑电信号识别技术及其AR场景融合应用研究.docx 多模态运动想象脑电信号识别技术及其AR场景融合应用研究一、引言 1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下，人机交互技术不断演进，脑机接口（Brain-ComputerInterface,BCI）作为其中的前沿领域，正吸引着众多科研人员的目光。脑机接口旨在构建一种不依赖于人体肌肉组织和外周神经等传统途径的新型信息交流与控制通道，使人脑能够直接与外界设备进行通信和控制。而运动想象脑电信号识别技术，作为脑机接口的关键组成部分，更是具有不可忽视的重要性。运动想象脑电信号，是指当个体在脑海中想象肢体运动，却没有实际做出肢体动作时所产生的脑电信号。这种信号蕴含着丰富的大脑活动信息，能够反映出

2025-05-25 约3.33万字 26页立即下载

基于网络变换到时间序列的脑电信号研究-信号与信息处理专业论文.docx 万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：______ _ __ 日期：____ _ _ 南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的

2019-03-26 约6.88万字 73页立即下载

基于肌电信号的人体上肢运动识别分析研究 通信工程管理专业.docx

基于肌电信号的人体上肢运动识别分析研究通信工程管理专业.docx