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开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。 相似文献
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针对蜻蜓自由起飞过程和准自由起飞过程进行实验观测,采用两个光轴相互垂直的高速摄像机进行拍摄,通过特征点匹配和三维重构方法准确地捕捉了两种起飞过程中蜻蜓身体和翅膀的运动参数,并进行运动特征分析与对比。实验结果表明:蜻蜓在自由起飞过程中采用同步振翅,离地后逐步转换成异步振翅(约110°),最大瞬时竖直加速度可以达到20m/s2;在准自由起飞过程中采用异步振翅(相位差180°),之后相位差逐步降低,最大瞬时竖直加速度为12m/s2;此外发现同步振翅、大攻角下拍及大拍动角有利于升力的产生。 相似文献
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Lucas—Kanade算法是一种重要的光流估计技术,在计算机视觉领域有广泛的应用。但对于图像纹理欠丰富的区域,Lucas—Kanade算法光流估计结果较差。文章提出了一种改进的Lucas—Kanade算法:首先,计算跟踪置信度因子;然后,通过阈值检测剔除不可靠的光流估计结果;最后,进行邻域填充。该方法改善了纹理欠丰富区域的光流估计,对矮人模型图像序列进行了实验,证明了方法的有效性及优于Poelman方法和Chiba方法。 相似文献