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目的:针对老人易跌倒和跌倒过后可能产生严重后果这一现实问题,通过将表面肌电信号和加速度融合,进一步优化采用支持向量机分类器下的包含跌倒在内的几种不同动作的分类效果。方法:提出基于表面肌电和加速度信号融合的跌倒识别算法,首先采集股直肌,股内侧肌,胫骨前肌和腓肠肌的表面肌电信号以及位于腰部的三轴加速度信号作为实验数据,然后利用滑动窗口法提取表面肌电和加速度信号的均方根值,最后针对人体日常活动和跌倒的运动特征,构建了支持向量机的分类器。结果:实验数据共计320组数据,包括3种日常活动和向前跌倒,其中160组数据作为训练集,另外160组数据作为测试集。对4种动作进行识别实验,算法的准确度为93.23%、灵敏度为92.4%、特异度为100%,达到了良好的分类效果。结论:基于支持向量机的表面肌电信号和加速度融合的跌倒识别算法分类效果良好,对于老人跌倒防护具有现实意义。 相似文献
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微波热声成像综合了微波成像和超声成像的优点,具有很好的穿透深度及较高的图像分辨率。热声成像的激发源通常为基于脉冲调制的亚微秒级脉冲微波,激发能量密度约为几mJ/cm2,激发出的热声信号主频通常为2 MHz,成像分辨率约为500μm。随着热声成像向着临床应用方向发展,能否有效的减小辐射剂量并提高成像分辨率,是热声成像系统设计成败的一个关键因素。为了有效改善微波热声成像中热损伤及分辨率,设计开发了超短脉冲微波热声成像系统,实验结果表明该系统提高了热声转化效率约两个数量级,成像分辨率达到105μm,为热声成像的临床应用铺平了道路。 相似文献
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