摘要
本发明公开了一种评测小鼓视奏对双手协调性影响的量化方法,融合用户的视奏行为特征和神经系统生理特征,通过机器学习获得小鼓视奏影响双手协调性的量化评测结果。以动画形式指引用户进行小鼓视奏,采集视奏过程的音视频信号用以提取视奏行为特征;通过多点PPG信号采集系统测量双手的PPG信号,进行多通道融合后从中提取神经系统生理特征;通过计算机指引进行双手协调性测试并获得任务绩效;融合视奏行为特征、神经系统生理特征和任务绩效,进行回归分析,通过跟踪训练获得小鼓视奏影响双手协调性的量化评测结果。本发明可以为评测小鼓视奏对双手协调性的影响提供一种客观量化的方法。
技术关键词
小鼓
双手
信号采集系统
神经系统
序列
机器学习模型
轨迹线
音频
生理
小波阈值去噪
机器学习框架
图片
显示屏
短时傅里叶变换
多通道
动画
虚拟摇杆
非线性特征
左手
系统为您推荐了相关专利信息
状态实时监测方法
冲压设备
序列
计算中心
状态实时监测系统
网络流量预测模型
频域特征提取
多尺度信息
网格
模块
水利工程项目
子模块
管理系统
集群
数字地形模型
动态溯源方法
溯源系统
空气质量监测站
并行计算架构
动态可视化
蚁群算法
交通信号优化
路段
序列特征
交通流数据清洗