目的颈动脉在振动较弱情况下仍保留大多数的主波、潮波、重搏波等完整信息。本文提出通过Blinn-Phong模型放大颈动脉皮肤表面振动的原始信号来获取颈动脉脉搏波。方法在近红外光照明环境中,在颈动脉皮肤上静电吸附一张光滑圆形薄膜片,...目的颈动脉在振动较弱情况下仍保留大多数的主波、潮波、重搏波等完整信息。本文提出通过Blinn-Phong模型放大颈动脉皮肤表面振动的原始信号来获取颈动脉脉搏波。方法在近红外光照明环境中,在颈动脉皮肤上静电吸附一张光滑圆形薄膜片,建立一个局部Blinn-Phong模型。使用相机连续拍摄颈动脉处皮肤振动的图像序列,再通过对图像序列选取感兴趣区域(region of interest,ROI)的像素变化获取脉搏波原始信号。采用带通滤波和经验模态分解与重构算法,最后得到特征点保留完整及周期状态稳定的脉搏波信号。在采集颈动脉脉搏波信号时,同时用一款目前临床使用的接触式动脉血压及血流动力学检测设备TL-400,测量桡动脉脉搏波及心率等生理参数并与实验数据对比。结果在获取的15名弱脉搏受试者的颈部脉搏波信号中,其中13名受试者主波信号可以完全测得,信号周期稳定且特征点明显,潮波和重搏波信号的获取率分别为81%和72%。2名受试者由于体脂过高,获取了较少完整周期的脉搏波。与TL-400设备获取的心率具有一致性,且获取的脉搏波波形与TL-400所获取的波形特征细节及趋势一致。结论本文提出的方法可以获取颈动脉弱振动下,周期稳定并保留大多数潮波和重搏波等特征的完整脉搏波信号,为后续的心率、心率变异性、血氧甚至血压等生理参数的测量提供稳定和可靠的信号源。展开更多
为解决传统真值发现算法无法提取文本数据关键语义信息的问题,提出一种基于胶囊网络的文本数据真值发现算法(Truth Discovery of Text Data Based on Capsule Network,Caps-Truth),对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN...为解决传统真值发现算法无法提取文本数据关键语义信息的问题,提出一种基于胶囊网络的文本数据真值发现算法(Truth Discovery of Text Data Based on Capsule Network,Caps-Truth),对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行改进,在神经网络模型中构造语义胶囊层替代CNN池化层表征文本语义信息。首先通过CNN卷积层获取文本数据全局特征,利用初级胶囊层将特征信息向量化,再通过语义胶囊层表征文本数据细粒度语义信息,将特征向量输入全连接神经网络挖掘文本数据可信度并获得可靠答案。上述算法在真值发现中引入胶囊网络,利用动态路由算法整合零散语义,有效提高了文本数据真值发现的效果。实验结果表明,Caps-Truth算法优于对比算法。展开更多
针对虚拟仿真实验平台中设备接口不一致导致在线控制与实时交互难的问题,文中设计一种基于运动捕捉设备Kinect的交互式手工搬运作业虚拟仿真实验系统。该系统由3D体感摄像机Kinect、Windows for SDK开发套件和人机工效仿真软件JACK组成...针对虚拟仿真实验平台中设备接口不一致导致在线控制与实时交互难的问题,文中设计一种基于运动捕捉设备Kinect的交互式手工搬运作业虚拟仿真实验系统。该系统由3D体感摄像机Kinect、Windows for SDK开发套件和人机工效仿真软件JACK组成。首先按照规范搭建虚拟手工搬运的实验环境,利用Kinect捕捉人体运动骨骼数据,根据逆运动学知识进行骨骼数据重定;再通过JACK中定制化Kinect模块接口,实现Kinect⁃JACK的实时交互,从而在线控制虚拟人运动并成功运用于手工搬运作业中。结果表明,文中设计的虚拟仿真实验系统充分融合了人机工程学知识与虚拟仿真技术,利用半实物仿真原理拓展了虚拟仿真实验平台的应用范围,为学生提供了良好的交互式体验,提高了实验教学质量。展开更多
文摘目的颈动脉在振动较弱情况下仍保留大多数的主波、潮波、重搏波等完整信息。本文提出通过Blinn-Phong模型放大颈动脉皮肤表面振动的原始信号来获取颈动脉脉搏波。方法在近红外光照明环境中,在颈动脉皮肤上静电吸附一张光滑圆形薄膜片,建立一个局部Blinn-Phong模型。使用相机连续拍摄颈动脉处皮肤振动的图像序列,再通过对图像序列选取感兴趣区域(region of interest,ROI)的像素变化获取脉搏波原始信号。采用带通滤波和经验模态分解与重构算法,最后得到特征点保留完整及周期状态稳定的脉搏波信号。在采集颈动脉脉搏波信号时,同时用一款目前临床使用的接触式动脉血压及血流动力学检测设备TL-400,测量桡动脉脉搏波及心率等生理参数并与实验数据对比。结果在获取的15名弱脉搏受试者的颈部脉搏波信号中,其中13名受试者主波信号可以完全测得,信号周期稳定且特征点明显,潮波和重搏波信号的获取率分别为81%和72%。2名受试者由于体脂过高,获取了较少完整周期的脉搏波。与TL-400设备获取的心率具有一致性,且获取的脉搏波波形与TL-400所获取的波形特征细节及趋势一致。结论本文提出的方法可以获取颈动脉弱振动下,周期稳定并保留大多数潮波和重搏波等特征的完整脉搏波信号,为后续的心率、心率变异性、血氧甚至血压等生理参数的测量提供稳定和可靠的信号源。
文摘为解决传统真值发现算法无法提取文本数据关键语义信息的问题,提出一种基于胶囊网络的文本数据真值发现算法(Truth Discovery of Text Data Based on Capsule Network,Caps-Truth),对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行改进,在神经网络模型中构造语义胶囊层替代CNN池化层表征文本语义信息。首先通过CNN卷积层获取文本数据全局特征,利用初级胶囊层将特征信息向量化,再通过语义胶囊层表征文本数据细粒度语义信息,将特征向量输入全连接神经网络挖掘文本数据可信度并获得可靠答案。上述算法在真值发现中引入胶囊网络,利用动态路由算法整合零散语义,有效提高了文本数据真值发现的效果。实验结果表明,Caps-Truth算法优于对比算法。
文摘针对虚拟仿真实验平台中设备接口不一致导致在线控制与实时交互难的问题,文中设计一种基于运动捕捉设备Kinect的交互式手工搬运作业虚拟仿真实验系统。该系统由3D体感摄像机Kinect、Windows for SDK开发套件和人机工效仿真软件JACK组成。首先按照规范搭建虚拟手工搬运的实验环境,利用Kinect捕捉人体运动骨骼数据,根据逆运动学知识进行骨骼数据重定;再通过JACK中定制化Kinect模块接口,实现Kinect⁃JACK的实时交互,从而在线控制虚拟人运动并成功运用于手工搬运作业中。结果表明,文中设计的虚拟仿真实验系统充分融合了人机工程学知识与虚拟仿真技术,利用半实物仿真原理拓展了虚拟仿真实验平台的应用范围,为学生提供了良好的交互式体验,提高了实验教学质量。