發(fā)布時間：2018-04-14 09:22

  本文選題：膝關(guān)節(jié)康復(fù) + 模式識別　； 參考：《機(jī)械制造與自動化》2016年06期

【摘要】：確定RMS、四階AR模型參數(shù)作為表面肌電信號的特征提取方法,提出組建五階新特征向量。設(shè)計下肢動作模式實驗,提取肌電信號的特征值,設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,并將所提取的三種特征向量作為分類器的輸入。實驗表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確識別膝關(guān)節(jié)動作,且新向量作為分類器輸入時,訓(xùn)練效率高。
[Abstract]:The parameters of RMS and fourth-order AR model are determined as the feature extraction method of surface EMG signal, and a new five-order eigenvector is proposed.The experiment of lower limb motion mode is designed to extract the eigenvalue of EMG signal and the BP neural network classifier is designed. The three feature vectors are used as the input of the classifier.Experiments show that BP neural network can accurately identify knee joint movements, and the training efficiency is high when new vectors are input as classifiers.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【分類號】：R684;TP183;TP391.4

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本文編號：1748704