基于支持向量機的濾波方法研究.pdf

1、隨著醫(yī)療技術水平的發(fā)展和應用，微創(chuàng)手術變得越來越普遍，而且更多的應用于醫(yī)學臨床上。如今，機器人系統(tǒng)已經引入到微創(chuàng)手術當中，手術的穩(wěn)定性、準確性、可控性都得到了極大地提高。微創(chuàng)手術機器人目前已經成為醫(yī)療機器人研究領域的熱點，國內外的一些研究機構和大學均取得了一定的成就。
　　由于微創(chuàng)手術機器人系統(tǒng)需要外科手術醫(yī)生的參與，而外科醫(yī)生手部的震顫會對手術的穩(wěn)定性和準確性造成影響，所以為了有效地抑制震顫信號，保證微創(chuàng)手術的質量，本文提出了一

2、種新型的基于時間序列支持向量機的震顫濾波器。
　　1、本文分析了主從式機器人的運動學模型和震顫抑制策略。指出了神經網絡、加權頻率傅里葉線性組合器、帶限傅里葉線性組合器、支持向量機等震顫抑制算法的優(yōu)缺點。
　　2、針對微創(chuàng)手術機器人采樣樣本的有限性特征，本文選擇了基于小樣本、高維空間的支持向量機(SVM)理論，并對震顫濾波器的物理模型、數(shù)學模型進行了分析?？紤]到不同的震顫信號擁有不同的頻率和振幅，針對不同的震顫信號設計了不同的

3、學習權重。針對低頻的震顫信號，提出了基于時間序列的線性學習權重函數(shù)，針對高頻的震顫信號，提出了基于時間序列額高斯學習權重函數(shù)?；谥С窒蛄繖C理論，基于時間序列的支持向量機能夠很好地解決小規(guī)模采樣數(shù)據(jù)、高維輸入空間的非線性系統(tǒng)問題。
　　3、由于基于時間序列的支持向量機沒有統(tǒng)一的參數(shù)調整方法，為了有效地抑制震顫，提高震顫濾波器的準確性，減少人為經驗的干擾，本文引入了微粒群算法，利用微粒群算法對震顫濾波器的參數(shù)進行尋優(yōu)，通過參數(shù)微粒化