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手肘法Matlab源码-DAS3:三维肩肘模型

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简介:
DAS3是一款基于MATLAB的手肘法源代码工具包,专门设计用于分析和模拟人体三维肩肘运动模型,为生物力学研究提供强大支持。 DAS3是动态手臂模拟器的第三代版本,它是肩膀和肘部肌肉骨骼模型的一部分。该模拟器作为NIH合同“脑控制混合功能电刺激”的一部分被开发出来,由Case Western Reserve大学的Robert F. Kirsch博士领导。 最初设计时,DAS3模型是为了实时仿真而创建,并且当与适当的可视化环境结合使用时,可以作为一个虚拟现实工具来测试大脑接口的功能性电刺激(FES)。此外,该模型还提供了一个API以供其他类型的应用程序使用。它支持离线模拟功能,这些模拟可以在比实时更快或更慢的速度下进行实验或者优化控制系统。 对于轨迹优化问题,DAS3能够配合状态估计、预测仿真和设计优化等方法来解决这些问题。目前我们正在进行一个项目,将该模型从Opensim 3.3版本移植到4.0版本中去,并且仍提供 Opensim 3.3 版本的二进制文件与文档供团队成员访问。 在完成端口工作之后,用户可以在这里下载最新版DAS3。我们鼓励大家为这个项目做出贡献。

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客服
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  • Matlab-DAS3
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    DAS3是一款基于MATLAB的手肘法源代码工具包,专门设计用于分析和模拟人体三维肩肘运动模型,为生物力学研究提供强大支持。 DAS3是动态手臂模拟器的第三代版本,它是肩膀和肘部肌肉骨骼模型的一部分。该模拟器作为NIH合同“脑控制混合功能电刺激”的一部分被开发出来,由Case Western Reserve大学的Robert F. Kirsch博士领导。 最初设计时,DAS3模型是为了实时仿真而创建,并且当与适当的可视化环境结合使用时,可以作为一个虚拟现实工具来测试大脑接口的功能性电刺激(FES)。此外,该模型还提供了一个API以供其他类型的应用程序使用。它支持离线模拟功能,这些模拟可以在比实时更快或更慢的速度下进行实验或者优化控制系统。 对于轨迹优化问题,DAS3能够配合状态估计、预测仿真和设计优化等方法来解决这些问题。目前我们正在进行一个项目,将该模型从Opensim 3.3版本移植到4.0版本中去,并且仍提供 Opensim 3.3 版本的二进制文件与文档供团队成员访问。 在完成端口工作之后,用户可以在这里下载最新版DAS3。我们鼓励大家为这个项目做出贡献。
  • K-means聚类算分析
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    简介:本文探讨了K-means聚类算法中的手肘法分析方法,通过计算不同聚类数量下的误差平方和(WSS),确定最优聚类数目,帮助数据科学家优化模型效果。 Kmeans聚类算法-手肘法,在Jupyter Notebook中编写可以直接运行的代码,使用Iris数据集等五个数据集进行机器学习实验。
  • 则K-means算
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    《肘形法则与K-means算法》简介:本文介绍了一种用于确定最佳聚类数目的方法——肘形法则,并深入探讨了流行的无监督学习技术K-means算法。通过案例分析,展示了如何结合使用这两种工具实现有效的数据聚类和模式识别。 在使用K-Means算法进行聚类分析时,可以通过肘形法来确定最佳的聚类数量。这种方法适用于诸如鸢尾花数据集这样的应用场景中。
  • Matlab-MetricSelectionFramework:用于选择和验证数字健康指标的MATLAB...
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    手肘法Matlab源码-MetricSelectionFramework是一个专为数字健康领域设计的MATLAB工具包,它提供了一套完整的框架来帮助科研人员及开发者选择并验证最佳的健康评估指标。通过集成多种统计分析方法和可视化技术,该代码库能够有效支持个性化医疗研究与应用开发。 本段落的MATLAB源代码用于选择和验证数字健康指标的数据驱动框架:以神经系统感觉运动障碍为用例。该研究由Christoph M. Kanzler、Mike D. Rinderknecht、Anne Schwarz、Ilse Lamers、Cynthia Gagnon、Jeremia Held、Peter Feys、Andreas R. Luft、Roger Gassert和Olivier Lambercy完成,发表于npj Digital Medicine 3, 80 (2020)。此代码将针对参考(例如神经系统完整)和目标人群(如患有神经语言障碍的人群)的多个数字健康指标模拟数据进行处理。基于这些数据,本段落提出的多步度量选择框架将会被应用,并生成所有评估标准和图示。 该方法适用于一维离散数字健康测量值的数据,无论是参考组还是目标群体的数据都可以使用。其中一个群体应当具备重测数据。通过判别有效性、重复测试可靠性、测量误差以及不同指标间的相关性来筛选出最能反复准确评价损害的度量标准。此代码需要MATLAB及相应的工具支持才能运行。
  • KMeans_elbow:利用“则”为K-means算选取最优聚类数量的代
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    本代码实现运用肘部法则来确定K-means聚类算法的最佳类别数,帮助用户优化数据分类效果。 KMeans算法是一种无监督学习方法,用于在数据集中寻找自然形成的聚类。其目的是从一堆数据点中识别出是否存在一些有意义的分组或集群。由于我们事先不知道这些模式的存在形式和类别归属,因此使用该算法可以帮助发现隐藏的数据结构。 例如,在图像处理方面,KMeans可以被用来找到一幅图片中最显著的颜色;而在新闻分类场景下,则能够自动将具有相似主题的文章归类在一起,而无需预先定义分类标签或规则。在执行过程中,“k”代表了要寻找的聚类数量,这些数据点围绕着它们各自最接近的一个中心进行分组。 然而,需要注意的是KMeans算法本身并不提供关于每个集群的具体含义或者标签信息。即使经过聚类后可以观察到某些新闻文章被归入同一类别中,但我们并不能直接得出结论说这一群的文章都是关于同一个特定主题的。该方法主要用于揭示数据中的潜在结构和关系,并非用于明确分类。 为了确定最优的聚类数量(即k值),实践中常采用“肘部法则”来进行评估。通过这种方法可以找到一个合适的点,在这一点之前,增加更多的簇会显著提高模型性能;而在之后则效果提升不明显或趋于平稳。
  • 利用优化K-means算:风电和光伏功率精准聚类及概率分析的MATLAB实现
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    本文介绍了一种基于手肘法优化的K-means算法在MATLAB中的应用,专注于风力发电和光伏发电功率数据的精确分类与概率分析。通过改进的传统聚类方法,该研究能够更有效地识别不同环境条件下的能源输出模式,为电力系统的可靠运行提供支持。 基于手肘法优化K-means算法:风电与光伏功率的精确聚类识别及概率分析的MATLAB程序实现 该MATLAB程序利用手肘法来优化K-means聚类算法,旨在通过拉丁超立方抽样方法扩充样本数据集,并精准地确定风电和光伏发电功率的数据集群数。具体功能包括: 1. 内置了用于生成风电与光伏功率数据集中所需的拉丁超立方随机采样的代码。 2. 提供详细的方法注释来指导用户如何根据自身需求调整程序中的输入参数,以适应不同的研究场景或实验设计。 3. 程序能够输出不同聚类条件下各类别的概率分布情况及其对应的类别中心位置信息,并且所有关键部分均有详尽的解释说明,方便研究人员理解和应用。 此外,该分析工具支持两种数据处理模式: - 使用全年(共365天)实际测量到的风力发电量进行直接计算。 - 通过拉丁超立方抽样方法生成模拟样本集来估计潜在的数据分布特性。
  • K-means算实例分析,涵盖K=2与则及其图示
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    本文章详细探讨了K-means聚类算法的应用,并通过具体案例展示了当簇数K设定为2时的结果。同时,介绍了判断最优K值的“肘部法则”,并配以图表辅助理解。 k均值(K-means)算法案例包括K=2的情况以及肘部法则的应用,并附有图形展示。
  • 绳驱动混联腕康复机器人的运动学研究.pdf
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    本文针对新型绳驱动混联肘腕康复机器人进行运动学分析,探索其结构特点及工作原理,并提出相应的建模与控制方法。 新型绳驱动混联肘腕康复机器人是为解决现有上肢康复机器人惯性冲击大、柔顺性和舒适性差等问题而设计的。本段落通过运动学分析来获得该机器人的正反解,并提出了基于D-H(Denavit-Hartenberg)方法的位置正反解计算和验证。 D-H方法是一种在机器人学中用于描述关节轴线与连杆之间关系的方法,它利用四个参数(即连杆长度、扭角、偏移及关节角)来表示相邻两杆之间的联系,并构建出机器人的数学模型。对于混联机构而言,这种方法有助于分析串联和并联结构的组合形式,并简化计算过程。 新型康复机器人由绳驱动的腕部并联部分与肘关节康复单元组成。研究中将腕部并联机制等效为2SPSUD配置,“2SPS”表示两个球面(spherical)并联机构,每个包含一个移动副和两组球形连接件;“UD”则代表虎克铰。 在本段落中,作者把腕部并联单元视作与肘关节康复装置串联的组合,并将整个混联系统等效为单一串连结构。这种设计结合了并联机构的优点(如运动冲击小、惯性低、连续性和稳定性高)以及串连机制的特点(即构造简洁和控制简便)。在实际应用中,这样的混联布局有利于提高康复训练的精确度与效率。 该机器人的传动系统采用了线管钢丝绳驱动方式。这种方式能够减少刚性部件可能造成的冲击,并且机构旋转中心与关节旋转点重合,从而有效防止患者在接受康复治疗时受到二次伤害。 尽管并联机制在运动控制方面表现优异,在实际应用中主要集中在工业领域(例如飞行器模拟器和空间机器人),但在医疗康复领域的使用相对较少。本段落提出的新型绳驱动混联设计将并联机构的优势引入肘腕关节康复,填补了该研究方向上的空白。 此外,作者还提出了针对混合连杆系统运动学正反解的计算与验证方法。其中,正向解是根据各关节变量来确定机器人末端执行器的位置和姿态;而逆向则是基于终端执行器位置及姿态求取相应的关节值。准确地解决这些问题是实现机器人操作控制和路径规划的关键。 新型绳驱动混联肘腕康复机器人的设计结合了串连与并联机构的优势,通过使用绳索传动方式避免惯性冲击,并提高了整体的柔顺性和舒适度水平。同时,借助D-H方法对运动学正反解进行计算验证,则确保了该设备在医疗领域的应用具备高精度特性。
  • 绳驱动混联腕康复机器人的运动学研究.pdf
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    本文档探讨了一种创新性的绳驱动混联肘腕康复机器人系统的运动学原理。通过深入分析该机器人的结构特点和工作模式,文档提供了详细的数学模型与实验验证,旨在提升此类设备的精确度和效率,为上肢康复治疗提供新的技术路径。 新型绳驱动混联肘腕康复机器人旨在解决现有上肢康复机器人的惯性冲击大、柔顺性和舒适性差等问题。本段落通过运动学分析,探讨其正反解,并采用D-H(Denavit-Hartenberg)方法进行位置的计算和验证。 D-H方法是一种在机器人学中描述关节轴线与连杆之间关系的技术手段,它利用四参数(即连杆长度、扭角、偏移及关节角),简化相邻两杆之间的数学模型。对于混联机构而言,这种方法有助于分析串联结构和并联机制的组合,并且能够优化计算流程。 该新型康复机器人由绳驱动腕部并联机构与肘关节康复装置构成。研究中将腕部并联部分等同于2SPSUD形式,其中“2SPS”标识两个球面(Spherical)并联结构,每个都包含一个移动副和两组球面副,“UD”则代表虎克铰。 文章作者简化了腕部并联机构为虎克铰与肘关节康复装置的串联组合,并最终将整个混联系统视为单一串联机制。这种设计使机器人兼具运动冲击小、惯性低等并联结构的优点,同时保持了串联系统的简洁性和易控特性,在实际应用中有助于提升康复训练的质量和效率。 该机器人的传动部分采用线管钢丝绳驱动方式,可以减少刚性杆件造成的惯性冲击,并且确保机构旋转中心与关节旋转点一致,从而在康复过程中避免对患者造成二次伤害。 尽管并联机制在运动控制方面表现出色,在实际应用中多见于工业领域如飞行器模拟或空间机器人等,在医疗康复领域的使用相对较少。本段落提出的新型绳驱动混联架构将并联机构的优势引入肘腕关节康复,填补了该领域的空白。 研究者提出了一种适用于混联机制的运动学正反解计算和验证的方法。其中,运动学正向求解是指根据关节变量推算机器人末端执行器的位置与姿态;而逆向求解则是依据设定位置和姿态确定相应的关节参数。准确的运动学解决方案对于机器人的控制及路径规划至关重要。 通过结合串联机构与并联结构的优势,并利用绳驱动技术避免了惯性冲击,该新型康复设备提高了训练过程中的柔顺性和舒适度。同时,借助D-H方法对运动学正反解进行计算和验证,确保机器人具备高精度的运动性能,为在医疗领域的应用奠定了坚实的理论基础。
  • 水淹
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    本项目包含一个用于模拟地下油藏中水淹过程的三维数值模型的源代码。该模型旨在研究和预测石油开采过程中注水对提高采收率的影响。 在ArcEngine环境下分享三维水淹模型的源代码以供学习交流。