本文關(guān)鍵詞：上肢殘肢肌電信號交互的實現(xiàn)

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【摘要】：針對上肢截肢患者的康復(fù)訓(xùn)練,結(jié)合上肢殘肢肌電信號,獲取并識別截肢上肢動作。從上肢表面肌電信號中提取短時能量和短時過零率特征,實現(xiàn)對動作段的分割,構(gòu)建特征向量,使用SVM分類器對多樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分類,生成最優(yōu)分類面。實驗中,針對伸屈腕動作信號中的連續(xù)動作段,該方法總體識別率為99.1%,實驗結(jié)果表明,肌電信號的短時特征基于時域累積,可以對上肢肌電信號動作進行魯棒識別,是截肢上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)的有效方法。
【作者單位】： 武漢工程大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院智能機器人湖北省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 人機交互 上肢截肢 肌電信號 支持向量機 虛擬現(xiàn)實 動作識別
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金項目(2014CFB786) 湖北省高等學(xué)校青年教師深入企業(yè)行動計劃基金項目(XD2014146) 湖北省高等學(xué)校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團隊計劃基金項目(T201206) 武漢工程大學(xué)科學(xué)研究基金項目
【分類號】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： 0引言上肢截肢患者的康復(fù)訓(xùn)練是患者術(shù)后康復(fù)的重要環(huán)節(jié)。文獻[1-3]等對肌電信號的多模態(tài)識別進行研究,通過提取腕肌電信號峰度,對神經(jīng)性疾病以及肌肉勞損度預(yù)測進行研究。隨著模式識別技術(shù)的發(fā)展,將模式識別的算法應(yīng)用于多通道表面肌電(sEMG)信號處理成為新型肌電假手的主要

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本文編號：1119258