相關商品
商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書針對傳統時頻分析方法能量發散導致的特徵模糊問題，闡述能夠處理強時變信號的高階多次壓縮變換。針對瞬態信號處理與特徵提取問題，描述能夠處理瞬態信號的二階多次瞬時壓縮變換。針對傳統時頻分析方法難以刻畫信號微弱特徵的問題，提出能夠用於時變信號與頻變信號處理的微弱特徵增強算法。將所提出的時頻分析方法用於上肢sEMG信號分析與動作模式識別應用中，利用時頻分析技術獲得信號頻率成分隨時間變化的特性，用於挖掘更多有關運動單元狀態的信息。
作者簡介
李長松博士，山東女子學院數據科學與計算機學院計算機科學與技術專業副教授，中國計算機學會會員，山東省統計應用學會理事，山東省人工智能學會專業委員會委員，長期致力於嵌入式系統設計、信號處理與機器人控制等領域的科研和教學工作。2019年被評為濟南市優秀科技工作者，並獲得濟南市優秀自然科學學術成果獎二等獎。近年來主持教育部協同育人項目5項，主持山東省統計應用項目、山東女子學院高水平科研項目培育基金項目各1項，發表SCI期刊論文3篇，EI檢索期刊3篇，獲得軟件著作權20餘項，申請發明專利1項。在教學工作中，承擔「數字邏輯」「智能設備開發」「人工智能導論」「嵌入式系統設計」等多門專業課程的授課任務。
目次
第1章 緒論
1.1 時頻分析技術理論研究背景
1.2 時頻分析技術在sEMG信號分析處理中的應用
1.3 時頻分析技術研究進展
1.4 sEMG信號時頻分析面臨的挑戰與擬解決的關鍵問題
1.5 內容安排
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 模擬信號分析
2.5 本章小結
第3章 二階多次瞬時壓縮變換
3.1 瞬時壓縮變換概論
3.2 多次瞬時壓縮變換
3.3 二階多次瞬時壓縮變換
3.4 模擬信號分析
3.5 本章小結
第4章 微弱信號特徵增強與去噪算法研究
4.1 具有抑噪能力的時變特徵增強算法
4.2 具有抑噪能力的瞬態特徵增強算法
4.3 模擬信號分析
4.4 本章小結
第5章 sEMG信號時頻特徵分析與應用
5.1 實驗設置與數據採集
5.2 sEMG信號時頻特徵分析
5.3 模式分類
5.4 肌肉疲勞分析
5.5 本章小結
第6章 總結與展望
6.1 研究結論
6.2 研究創新點
6.3 研究展望
參考文獻
您曾經瀏覽過的商品
購物須知
大陸出版品因裝訂品質及貨運條件與台灣出版品落差甚大，除封面破損、內頁脫落等較嚴重的狀態，其餘商品將正常出貨。
特別提醒：部分書籍附贈之內容(如音頻mp3或影片dvd等)已無實體光碟提供，需以QR CODE 連結至當地網站註冊“並通過驗證程序”，方可下載使用。
無現貨庫存之簡體書，將向海外調貨：
海外有庫存之書籍，等候約45個工作天;
海外無庫存之書籍，平均作業時間約60個工作天，然不保證確定可調到貨，尚請見諒。
為了保護您的權益，「三民網路書店」提供會員七日商品鑑賞期(收到商品為起始日)。
若要辦理退貨，請在商品鑑賞期內寄回，且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、發票、隨貨贈品等)否則恕不接受退貨。