[發明專利]一種多模式傳感器信息解耦方法

有效

• 申請號: 201811133877.2
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN109446476B
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 張建富;馮平法;羅文濤;郁鼎文;吳志軍
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G01D21/02
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 孫巖

本申請涉及一種多模式傳感器信息解耦方法。所述方法包括：通過接收多模式信息；并根據所述多模式信息，獲取特征矩陣；再對所述特征矩陣進行降維，獲取降維矩陣；進一步根據所述特征矩陣與所述降維矩陣，獲取耦合矩陣；從而對所述耦合矩陣進行解耦，得到獨立信息輸出矩陣。采用本方法能夠解決無訓練樣本也能精確解耦的問題，從而提高信息的測量精度、實時性和自適應性。

技術領域

本申請涉及信息分析領域，特別是涉及一種多模式傳感器信息解耦方法。

背景技術

隨著傳感器技術的發展，出現了觸覺傳感器技術，觸覺傳感器技術普遍應用于機器人模仿皮膚對外界不同性質力的感知。

然而，目前對于多模式傳感器進行仿生組合中，一般采用壓力-壓電原理分別對靜態力和動態力進行檢測，因靜態力與動態力之間相互作用，從而導致對信息的測量精度、實時性和自適應性低等問題。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種多模式傳感器信息解耦方法。

一種多模式傳感器信息解耦方法，所述方法包括：

接收多模式信息；

根據所述多模式信息，獲取特征矩陣；

對所述特征矩陣進行降維，獲取降維矩陣；

根據所述特征矩陣與所述降維矩陣，獲取耦合矩陣；

對所述耦合矩陣進行解耦，得到獨立信息輸出矩陣。

在其中一個實施例中，所述對所述特征矩陣進行降維，獲取降維矩陣包括：

對所述特征矩陣進行預處理，獲取零均值矩陣；

根據所述零均值矩陣，獲取特征向量矩陣；

根據所述特征向量矩陣，獲取降維矩陣。

在其中一個實施例中，所述根據所述零均值矩陣，獲取特征向量矩陣包括：

計算所述零均值矩陣的協方差，獲取特征向量和特征值；

將所述特征向量根據所對應特征值從小到大進行排列，獲取特征向量矩陣。

在其中一個實施例中，所述根據所述特征向量矩陣，獲取降維矩陣包括：

將所述特征向量矩陣中特征向量按行進行分組，截取第一組作為所述降維矩陣。

在其中一個實施例中，所述對所述耦合矩陣進行解耦，得到獨立信息輸出矩陣包括：

根據所述耦合矩陣，獲取初始解耦矩陣，

根據所述耦合矩陣與所述初始解耦矩陣，獲取獨立信息輸出矩陣。

在其中一個實施例中，所述根據所述耦合矩陣，獲取初始解耦矩陣包括：

選取所述耦合矩陣中任意一對信息的特征向量，

根據所述特征向量，計算所述特征向量的互信息，

根據所述互信息，獲取所述初始解耦矩陣。

在其中一個實施例中，所述根據所述耦合矩陣與所述初始耦合矩陣，獲取獨立信息輸出矩陣包括：

根據所述初始解耦矩陣，對所述耦合矩陣進行訓練，獲取獨立信息矩陣；

通過解耦分離公式對所述獨立信息矩陣進行解耦，獲取獨立信息輸出矩陣。

在其中一個實施例中，所述根據所述多模式信息，獲取特征矩陣包括：

提取所述多模式信息的特征信息，形成所述特征矩陣。