计算机会计信息系统的人-机接口设计

本文论述了电子计算机会计信息系统人一机接口的设计原则与设计要点。

计算机辅助霍尔测量系统

霍尔测量是研究半导体材料性质的重要实验方法 ,文中设计、建立了一套计算机辅助测量系统 ,它能自动采集和处理数据。文中论述了该系统的组织构造、工作原理和软件实现。

基于运动捕捉残疾人计算机辅助系统的尝试

计算机在当代社会已经被普遍应用。为了帮助肢体残疾人使用计算机,本课题组进行了开发基于脑部跟踪的残疾人计算机辅助系统的尝试,初步制作成功了一种能通过三维脑部运动捕捉人脑运动轨迹、以此控制虚拟鼠标完成几个简单动作的残疾人计算机辅助系统,通过训练后可根据脑部的运动操纵计算机。本系统较之单纯利用脑电的脑-机接口有高得多的识别效率,理论上可基本消除误操作,是一项非常有价值的可望能应用于残疾人的计算机辅助系统的尝试。

一种基于脑部电磁跟踪的残疾人计算机辅助系统

目的:为了帮助肢体残疾人使用计算机,适应社会生活。方法:开发了一种基于脑部电磁跟踪的残疾人计算机辅助系统。该系统通过三维脑部电磁跟踪,捕捉人脑运动轨迹。结果:实现了高精度、可靠的人-机接口,使肢体残疾人通过训练就可根据脑部的运动使用计算机。结论:本系统较之单纯利用脑电的脑-机接口有更高的识别效率,理论上可基本消除误操作,是一项非常有应用价值和前景的残疾人计算机辅助系统。

基于脑电的脑-机接口系统研究现状

目的:就近年来国内外有关脑-机接口系统的研究近况,探讨脑-机接口系统框架结构及其特征提取和分类算法等方面的研究进展。资料来源:应用计算机检索Medline1996-01/2005-08脑-机接口方面的文献,检索词“brain-computer interface,Rehabilitation”,并限定语言为English;同时检索CNKI-KNS1994-01/2005-08脑-机接口方面的文献,检索词为“信号处理、脑电”,并限定语言为中文。资料选择:对资料进行初审,纳入标准:选取包括脑-机接口、信号处理方面的文献。排除标准:综述文献、重复研究文章。资料提炼:共收集到33篇关于脑-机接口的英文文献,中文文献45篇,总共纳入17篇符合标准的文献。资料综合:脑-机接口技术是在人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接的交流和控制通道,它不依赖于脑的正常输出通路(周神经系外统及肌肉组织),是一种全新的对外信息交流和控制方式。概述脑-机接口国内外最新研究进展,并在此基础上全面介绍了整个脑-机接口系统的结构框架及其研究情况,最后分析了当前脑-机接口存在的主要问题及研究方向。结论:脑-机接口的研究正成为脑科学、康复工程、生物医学工程及人机自动控制研究领域的一个新的前沿热点;整体上讲,脑-机接口系统的研究正处于发展阶段。现有的脑-机接口系统还存在通讯速度低、效果不稳定等技术障碍,特别是信号处理算法的选择与改进等方面有待进一步研究。

分布式远动调度系统中实时数据库的研究与实现

本文描述了在计算机和网络新技术的基础上用java语言开发出大规模、更高性能、分布式的以及跨平台的新型远动系统,对远动系统核心技术实时数据库技术进行研究。首先对远动系统监控的数据信息进行分类并将其作为实现分布式远程接口类的底层类,再根据分布式RMI接口通过聚集这几个类封装成为实现接口的类,最后完成了用数据集组件来实现分布式实时数据库的构想。依此方法建立的实时数据库将非常的灵活,使实时数据库甚至实现了跨平台(操作系统、硬件、网络平台)运行在任何支持JRE(JavaRunEnvironment,Java运行环境)的平台上。

基于组合RNN网络的EMG信号手势识别

肌肉计算机接口(MCI)系统是虚拟现实、人机交互研究的热点之一,其核心问题是EMG肌电信号分类,因而MCI系统可以与深度学习方法有效结合。表面EMG信号分为高密度瞬时信号与稀疏多通道信号,前者类似于图像,可以采用CNN网络处理;本文应用RNN网络对后者进行研究,并利用MYO臂环实现了相应MCI系统。稀疏多通道EMG信号是不定长时间序列信号,前后时间相关性高,采用RNN网络进行分类。通过对原始信号进行时域、时频域、频域特征拓展,获得原始信号的多流特征序列,并提出两类组合RNN网络架构处理相应多流信号。用户依赖时算法准确率达90.78%,非用户依赖的人群测试中手势识别准确率达78.01%,实时动作识别准确率达82.09%,算法能在61.7毫秒内识别手势动作。本文所提出的组合RNN网络方法可以有效区分基于EMG信号的不同动作,且所设计的MCI系统用户泛化性与工作实时性表现好。

核电厂先进的主控制室相关技术研究

先进的主控制室系统是以网络技术和计算机为基础的分布式计算机监控系统。本文阐述了核电厂主控制室设计中人-机接口的重要性,描述了主控制室实验开发平台的配置及其功能分区与分配,并介绍了该平台完成的功能及先进控制室的特点。