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基于表面肌电信号的CNN-LSTM模型下肢动作识别
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作者 周智伟 陶庆 +3 位作者 苏娜 刘景轩 李博文 裴浩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2841-2848,共8页
为了提高对下肢运动的分类准确度,提出了一种基于表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)的卷积神经网络与长短期记忆网络融合识别模型(convolutional neural network and long short-term memory network, CNN-LSTM)。首先,采集... 为了提高对下肢运动的分类准确度,提出了一种基于表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)的卷积神经网络与长短期记忆网络融合识别模型(convolutional neural network and long short-term memory network, CNN-LSTM)。首先,采集了20名受试者进行上楼、下楼、行走和蹲起4种步态动作的sEMG;接着,对采集到的sEMG数据进行预处理,并提取了两种时域和频域特征,用作机器学习识别模型的特征输入;最后,基于预处理后肌电信号数据,构建了CNN-LSTM的下肢动作识别模型,并与CNN、LSTM和支持向量机(support vector machine, SVM)模型的性能进行对比。结果显示,CNN-LSTM模型在下肢动作识别准确率上分别比CNN、LSTM和SVM模型高出2.16%、8.34%、和11.16%,证明了其优越的分类性能。研究结论为康复医疗器械与助力器械提供了一个有效的下肢运动功能改善方案。 展开更多
关键词 表面肌电信号 下肢动作识别 CNN-LSTM 卷积神经网络 长短时记忆网络
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简约支持向量机分类算法在下肢动作识别中的应用研究 被引量：16
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作者 吴剑锋 吴群 孙守迁 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期433-438,共6页
为提高多模式人体下肢动作识别的准确性,提出了一种基于简约支持向量机算法的下肢动作识别方法。通过动作分解将人体日常下肢动作行为分解为不同的动作片段以组成识别目标集;以下肢肌肉表面肌电信号为信息源,综合短时统计时域特征值和Ma... 为提高多模式人体下肢动作识别的准确性,提出了一种基于简约支持向量机算法的下肢动作识别方法。通过动作分解将人体日常下肢动作行为分解为不同的动作片段以组成识别目标集;以下肢肌肉表面肌电信号为信息源,综合短时统计时域特征值和Mallat小波时频域特征值建立识别特征向量空间;采用核聚类简化的方法降低计算复杂度,提高算法的鲁棒性。起立、平地常速行走以及上下楼梯等四个日常下肢动作识别实验的结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 下肢动作识别 表面肌电信号 支持向量机 多元分类
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