[发明专利]确定运动任务是否达到最终目标的识别方法有效
申请号: | 201910828488.X | 申请日: | 2019-09-03 |
公开(公告)号: | CN110477869B | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 李春光;赵琪;何刘进;孙立宁 | 申请(专利权)人: | 苏州大学 |
主分类号: | A61B5/00 | 分类号: | A61B5/00;A61B5/1455 |
代理公司: | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人: | 冯瑞 |
地址: | 215168 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 确定 运动 任务 是否 达到 最终目标 识别 方法 | ||
1.一种确定运动任务是否达到最终目标的识别方法,其特征在于,包括:
(1)获取脑皮层血红蛋白浓度,其中,所述脑皮层血红蛋白浓度是“应用功能性近红外光谱脑成像技术进行测试实验,将筷子夹乒乓球作为目标,在进行任务时,受试者需要处在自然状态下完成任务;”中,运动阶段所记录的脑皮层血红蛋白浓度;
(2)针对所述脑皮层血红蛋白浓度,将其中的含氧血红蛋白进行预处理后作为分析参数进行研究;
(3)分别提取受试者在达到目标状态和未达到目标状态下的相关参数作为特征并进行比较;
(4)进行识别,并得出识别结果;
步骤(3)具体实施如下:
(3-1).对受试者拿筷子夹乒乓球的过程划分为未达到目标状态1,而受试者夹乒乓球停留在指定高度的过程划分为达到目标状态2;
(3-2).选取状态1和状态2的预处理后的数据作为待分析的特征参数;计算包括均值、方差、峰度、偏度、峰值,变异系数和相关系数在内的七种不同参数的特征;计算上述特征参数具体数值;
(3-3).基于结合上述特征参数来识别是否达到目标状态,通过遗传算法挑选出最佳的特征,之后根据最佳特征参数的信息建立最优的SVM分类模型;
通过改进的遗传算法挑选出最佳的特征,所述改进的遗传算法是遗传算法中加入精英策略、轮盘赌法以及自适应机制;
步骤(4)的识别步骤具体如下:第一步,对数据滑窗,然后计算时域和相关分析提取脑血氧的时域特征和相关特征;第二步,通过GA-SVM模型进行判别。
2.如权利要求1所述的确定运动任务是否达到最终目标的识别方法,其特征在于,步骤(1)中夹乒乓球的动作需要用铁筷子完成,任务连续执行4遍,每次间隔休息时间为40秒。
3.如权利要求1所述的确定运动任务是否达到最终目标的识别方法,其特征在于,步骤(2)中对含氧血红蛋白进行功率谱密度分析,然后截取预设频段进行滤波。
4.如权利要求1所述的确定运动任务是否达到最终目标的识别方法,其特征在于,步骤(3)对达到目标状态和未达到目标状态的预处理后的数据进行特征提取并进行比较。
5.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到4任一项所述方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1到4任一项所述方法的步骤。
7.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1到4任一项所述的方法。
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