公开(公告)号：CN116460848A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310485278.1

申请日：2023-04-28

申请人： 西安交通大学

发明人： 李晓玲 ,  孙智鹏 ,  陈漳沂 ,  王龙 ,  薛景一 ,  张诗文 ,  孙玮

IPC分类号： B25J9/16 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种基于机械手指尖三维力信息的目标属性识别方法及系统，制作五种不同硬度、三种不同形状的硅胶模型；使用搭载光学三维力传感器的机械手对模型的抓握实验采集力数据，对原始数据进行特征降维预处理，并将数据集分割为训练集和测试集；基于改进布谷鸟搜索优化的支持向量机算法对数据集进行分类；使用训练集对支持向量机分类器模型进行训练，利用布谷鸟搜索方法实现对支持向量机模型超参数的优化，将测试集输入分类器模型实现属性分类并得到属性分类时真实类别与预测类别的准确率和混淆矩阵，对新采集的数据进行分类并绘制三维力的时间序列图，能够实现对机械手抓握目标的硬度、形状属性的有效分类且相比其他算法具有更高的准确率。

公开(公告)号：CN114897011A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210467634.2

申请日：2022-04-29

申请人： 西安交通大学

发明人： 李晓玲 ,  王龙 ,  薛景一 ,  陈漳沂 ,  施乐洋 ,  孙智鹏

IPC分类号： G06K9/00 ,  A61B5/05

摘要： 本发明公开了一种多普勒雷达生理信号检测用信号分离去噪方法及系统，利用ICEEMDAN将含噪雷达信号分解成一系列固有模态函数；其次，通过SampEn对每个IMF进行分析，找出包含噪声的前几个IMF，并通过小波阈值对这些IMF进行去噪；最后，为了提取准确的呼吸信号和心跳信号，对所有的IMF进行频谱分析和KL散度计算，选择合适的IMF重构呼吸信号和心跳信号。此外，通过实验验证了该算法的有效性。结果表明，该算法具有比其他现有技术更好的降噪性能且误差值最低。有效的解决了在噪声条件下的生理信号分离困难的问题，较好的体现了生理信号的细节特征和非平稳特性，最大程度地保留信号的细节。可以用于多普勒雷达生理信号检测的信号分离和去噪。