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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　針對(duì)傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法能量發(fā)散導(dǎo)致的特征模糊問題，闡述能夠處理強(qiáng)時(shí)變信號(hào)的高階多次壓縮變換。針對(duì)瞬態(tài)信號(hào)處理與特征提取問題，描述能夠處理瞬態(tài)信號(hào)的二階多次瞬時(shí)壓縮變換。針對(duì)傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法難以刻畫信號(hào)微弱特征的問題，提出能夠用于時(shí)變信號(hào)與頻變信號(hào)處理的微弱特征增強(qiáng)算法。將所提出的時(shí)頻分析方法用于上肢sEMG信號(hào)分析與動(dòng)作模式識(shí)別應(yīng)用中，利用時(shí)頻分析技術(shù)獲得信號(hào)頻率成分隨時(shí)間變化的特性，用以挖掘多有關(guān)運(yùn)動(dòng)單元狀態(tài)的信息。

作者簡(jiǎn)介

　　李長松，數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院人工智能教研室主任，博士研究生，副教授，長期致力于嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)、信號(hào)處理與機(jī)器人控制等領(lǐng)域的科研和教學(xué)工作，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員、山東省統(tǒng)計(jì)應(yīng)用學(xué)會(huì)理事、山東省人工智能學(xué)會(huì)專業(yè)委員會(huì)委員， 2019年被評(píng)為濟(jì)南市科技工作者，并獲得濟(jì)南市自然科學(xué)學(xué)術(shù)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。近年來主持協(xié)同育人項(xiàng)目5項(xiàng)，主持山東省統(tǒng)計(jì)應(yīng)用項(xiàng)目、山東女子學(xué)院高水平科研項(xiàng)目培育基金項(xiàng)目各1項(xiàng)，發(fā)表SCI期刊論文2篇，EI檢索期刊3篇，獲得軟件著作權(quán)20余項(xiàng)，申請(qǐng)發(fā)明專利1項(xiàng)。在本科教學(xué)工作中，承擔(dān)“數(shù)字邏輯”“智能設(shè)備開發(fā)”“人工智能導(dǎo)論”“嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)”等多門專業(yè)課程的授課任務(wù)，2021年獲得山東女子學(xué)院校級(jí) 出版基金項(xiàng)目。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 時(shí)頻分析技術(shù)理論研究背景
1.2 時(shí)頻分析技術(shù)在sEMG信號(hào)分析處理中的應(yīng)用
1.3 時(shí)頻分析技術(shù)研究進(jìn)展
1.4 sEMG信號(hào)時(shí)頻分析面臨的挑戰(zhàn)與擬解決的關(guān)鍵問題
1.5 內(nèi)容安排
第2章高階多次壓縮變換
2.1 同步壓縮變換概論
2.2 多次壓縮變換
2.3 高階多次壓縮變換
2.4 仿真信號(hào)分析
2.5 本章小結(jié)
第3章二階多次瞬時(shí)壓縮變換
3.1 瞬時(shí)壓縮變換概論
3.2 多次瞬時(shí)壓縮變換
3.3 二階多次瞬時(shí)壓縮變換
3.4 仿真信號(hào)分析
3.5 本章小結(jié)
第4章微弱信號(hào)特征增強(qiáng)與去噪算法研究
4.1 具有抑噪能力的時(shí)變特征增強(qiáng)算法
4.2 具有抑噪能力的瞬態(tài)特征增強(qiáng)算法
4.3 仿真信號(hào)分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 sEMG信號(hào)時(shí)頻特征分析與應(yīng)用
5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與數(shù)據(jù)采集
5.2 sEMG信號(hào)時(shí)頻特征分析
5.3 模式分類
5.4 肌肉疲勞分析
5.5 本章小結(jié)
第6章總結(jié)與展望
6.1 研究結(jié)論
6.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)
6.3 研究展望
參考文獻(xiàn)