脑瘫青少年上台阶的步态运动学分析

通过对辅读学校的多名脑瘫青少年上台阶的录像解析,运用运动学手段对脑瘫青少年的上台阶过程进行步态分析及运动学测试分析.研究了脑瘫青少年的步态在空间、时间、时空等参数,指出了脑瘫青少年在上台阶过程中的步态的基本特征.     

不同类型智障学生步态特征的运动学分析

运用运动生物力学的录像解析法,对烟台市辅读学校三种不同类型轻度智障学生(各1名)进行了步态的运动学参数的分析,分别对其步态的时间、空间、时空参数进行了比较.结果显示:脑瘫学生在各参数中均存在异常;自闭症学生各参数与正常人差异不大;多动症学生在缓冲阶段脚尖主动下压明显,导致重心不稳定.     

基于步态能量图与VGG结合的步态识别方法

基于深度学习端到端和多层特征提取的思想,给出一种基于步态能量图和VGG卷积神经网络结合的步态识别方法。首先,使用背景减除法分割出人体轮廓;然后,通过身体轮廓宽度变化计算出步态周期;其次,根据步态周期图像计算出步态能量图;最后使用VGG网络对步态能量图进行特征学习及分类。实验结果表明:所提出的方法可以准确识别行人身份,在CASIA-B步态数据中平均准确率可达92. 5%,且对视角有较好的鲁棒性,对深度学习在步态识别领域的进一步应用有借鉴意义。     

基于时空相关性和遗传小波神经网络的路网短时交通流预测

根据城市路段交通流在时间维度的变化规律和在空间维度的分布特征,以及智能算法对交通流数据的较强适应性和降噪能力,提出了基于时空相关性和遗传小波神经网络(GA-WNN)的路网短时交通流预测。首先,分析了路网交通流的时空特性和数据特征,建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次,以时空相关性函数量化不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为交通流预测模型输入变量的判断指标,结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点构建了交通流预测模型;最后,通过实例验证表明,基于GA-WNN的交通流预测方法比其他方法更有优势,对比单一时间序列和空间序列预测方法,考虑了交通流时空相关性的预测方法能提高短时交通流预测精度。     

步行机器人静稳定跨越直立障碍能量分析

对四足步行机器人静稳定跨越直立障碍时的运动障碍的运动能量进行了分析，给出了能量分析模型，并节驱动功率推导以及跨越直立障碍的步态解析，考察了驱动能量与驱体运动姿态，步态参数，结构配置之间的关系。     

4足机器人多步态规划与仿真

为了实现一种前膝后肘式4足机器人多步态稳定行走，课题组采用D H法对机器人进行运动学建模，求解了其运动学正解和逆解。规划了不同步态的足端轨迹和质心位置，分析了静步态和动步态下支撑相和摆动相切换序列，通过平滑关节角过渡的方法使机器人从静步态过渡到动步态。将MATLAB中规划好的关节轨迹作为ADAMS驱动输入，实现了3种步态下的连续仿真。分析了平地行走步态、越障步态和对角小跑步态下机器人运动特性。结果表明规划的3种步态有效可行，静步态和动步态衔接平滑，为驱动元件选型和步态参数优化提供了参考。     

小波变换的离群时序数据挖掘分析

针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究。通过对时序数据进行离散小波变换,将其从时域空间变换到频域空间,使时序数据映射为多维空间的点。该方法具有多尺度、时移不变性等特点,经离群时间序列进行离散小波变换后,不仅具有良好的保距性又达到降低维数目的。然后提出一种基于距离的离群时序数据挖掘算法。仿真试验表明了该方法的有效性。     

基于复互小波分析的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断研究中故障特征提取的难题,提出基于复互小波变换的相对幅度相对相位协同分析的新方法,并根据复互小波变换的特点构建了故障敏感信息提取算法。使用复互小波变换能同时提取模拟电路在不同频率和时间尺度上的故障特征,并且相对幅度和相对相位信息分别从信号"能量"和"时间延迟"两个不同角度表征模拟电路的故障信息。该方法同时使用了蒙特卡洛方法构建正常电路元器件的容差范围,仿真实验结果表明该方法可以有效地解决模拟电路中灾难型和参数型故障诊断问题。     

SAR图像舰船尾迹检测及其真假判别方法

针对常规Radon变换域中尾迹峰值检测的不确定性问题,提出了一种基于特征空间决策的尾迹检测算法.该算法首先门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;然后对这些相应的局部峰值的"截面"进行连续小波变换峰值匹配,再根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策.对仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹.     

基于四叉树结构的小波格型矢量量化

基于格型矢量量化克服了传统矢量量化计算和存储复杂度高的缺点,提出了一种新型四叉树结构的小波格型矢量量化算法。对小波变换系数进行视觉加权,以感知的均方误差准则取代传统均方误差。改进零树编码方法,并按照小波系数的四叉树结构和其方向性来组织矢量,对重要系数作格型矢量量化。从而较好地综合利用了小波系数在空间和频域的能量集中特性。仿真实验证明,该方法具有速度快,存储量小的优点,与文献中其他算法相比,具有较高的编码效率。     

正常青年人行走步态的实验研究

以VICON步态分析系统对5名年龄身高体重均相近的正常青年人的常速行走步态进行了实验研究.得到了青年人常速行走步态的基本参数,给出了关节角度的统计曲线,并对单支撑期内各关节角度进行了分析.比较了左右两侧关节角度的差异.结果表明,正常行走左右两侧关节角度存在着差异,以左右侧关节角度差异度结合时相对称性指标可以更合理地评价步态的对称性.单支撑期内关节角度范围为假肢设计及正常人步态的模拟提供了参考.     

脑瘫青少年步行障碍的运动学与肌电特征研究

以正常青少年步态参数为依据,采用三维录像拍摄与解析,SEMG分析技术对痉挛性脑瘫青少年平地走步态参数进行运动学、肌电学对比分析,初步探讨脑瘫青少年步行障碍的机理.研究结果显示:脑瘫青少年步态与正常青少年差异明显.随着脑瘫等级递增健侧腿与患侧腿差异增加,脑瘫I2级青少年协调下肢活动的肌群基本正常,两腿肌群差异较少;而脑瘫II2级青少年健侧与患侧下肢肌肉活动差异较大.     

两足机器人质量分布与步行稳定性及效率关系研究

研究两足机器人质量分布对步行ZMP(zero moment point)稳定阈度及步行效率的影响.采用稳定的参数化步态,在步态不变的情况下,改变机器人各连杆的质量分布,观察其对ZMP稳定阈度及步行效率的影响.仿真实验结果表明,合理选择大腿、小腿和上身的质量分布可以显著增加ZMP稳定阈度和步行效率.     

基于扭转振动的多步态移动装置的运动学建模

为了实现移动机器人多步态稳定运动,提出一种新型的利用自身的结构特性来设计移动装置的方法。通过对其 倒立的U型结构的设计,再分别对该移动装置滑、走、跑和跳4个步态进行运动学建模,最后利用ADAMS仿真实现了该 移动装置稳定的多步态的运动。然后根据仿真结果给出了各运动相在每个步态周期中的足地接触距离以及横梁质心位 移的变化情况,最后讨论了影响该移动装置多步态运动的因素,如机体与两腿的长度之比r、共振频率和电机转速等。 结果表明该移动装置实现了多步态的运动,对未来研究多步态移动机器人提供了理论基础。     

两足步行椅机器人的设计与研究

介绍了一种两足步行椅机器人机械系统和控制系统的硬件设计,分析了载人两足机器人与一般两足机器人在安全性、载重量和干扰方面的不同.并通过计算机仿真技术提高了设计的效率和可靠性,从而降低了系统级开发风险.     

基于UGC分析的北京旅游目的地形象感知的时空演变特征探析

旅游目的地形象感知研究是旅游市场营销领域的重要研究课题,用户生成内容的发展为旅游领域研究提供了重要数据来源。以国内5个旅游社交网站的游记文本为数据源,借助ROST CM、Gephi和ArcGIS等软件,探究北京旅游目的地形象感知的时空演变规律和影响机制。结果表明:(1)空间特征:游客感知北京景区空间结构发展不均衡,中心聚集效应明显;(2)时间特征:游客对目的地的感知重点呈现动态变化的特征;(3)演化特征:游客感知景区聚类程度整体有所增加,游客感知景区呈由中心向郊区扩展趋势,文化旅游成为新趋势;(4)大事件后的积极效应会对目的地形象产生影响,但存在一定的时效性;(5)游客对北京目的地形象的情感感知呈现积极情感为主的特征。     

说话的艺术特征及其对话本小说的文体影响

本文从文体发展的角度,探讨说话的艺术特征及其对于话本小说的文体影响.说话有四个艺术特征1.游戏性质;2.寓教于乐;3.故事性;4.叙事性.此指讲故事的一整套原则和技巧.在说话向话本小说的转变中,说话艺术所具有的上述四个特征被原则性地移植到话本小说中,从而既促进了话本小说的产生发展,也给话本小说的发展带来了某种先天的局限性.     

语用逻辑及其在计算机语言和人工智能中的应用

文章扼要阐明了语用逻辑的研究对象、内容和主要特点,并介绍了这一领域的国内外研究现状。在此基础上．文章侧重描述了计算机语言作为浯用语言的逻辑特征,包括对计算机语言的语法分析和语义分析。最后,本文通过研究如何在prolog语言中使用IL分析方法表明丁语用逻辑在人工智能中的应用.     

英汉谚语文化涵义对比研究

谚语是“民族之明镜”,是一个民族智慧的精华所在。英汉谚语有着悠久的发展历史。英汉谚语具有一定的共性:群众性、思想性与艺术性,同时又有各自的特性:民族性和地方色彩。研究英汉谚语的民族特点和文化涵义差异及影响谚语理解的因素,可为英汉语言教学和跨文化交际提供一定便利。