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特征图组合的双流CNN手指关节角度连续运动预测方法研究
1
作者 武岩 曹崇莉 +2 位作者 李奇 姬鹏辉 张航 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第11期119-128,共10页
针对基于表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号手指关节角度连续运动预测时序信息提取不足、预测准确率较低的问题,提出了一种基于特征图组合(feature map combinations,FMC)的双流卷积神经网络(dual-stream convolutional neur... 针对基于表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号手指关节角度连续运动预测时序信息提取不足、预测准确率较低的问题,提出了一种基于特征图组合(feature map combinations,FMC)的双流卷积神经网络(dual-stream convolutional neural network,DCNN)预测方法。提取sEMG信号的特征信息,采用滑动窗方式将特征信息进行特征图组合,表达特征的时间连贯性以提取sEMG信号的时序信息,通过DCNN网络在时间、空间维度对组合后的特征图提取深层特征,提高手指关节角度连续运动预测效果。在NinaPro-DB8数据集上进行实验,结果表明:在3类不同自由度(18个、5个、3个)的相关方法比较中,健康受试者的R2值分别提高了7.9%、16.8%和17.8%;截肢受试者的R2值分别提高了9.6%、14.3%和10.3%。 展开更多
关键词 SEMG 连续运动预测 特征图组合 双流卷积神经网络
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基于肌电信号的下肢关节连续运动预测 被引量：8
2
作者 张琴 骆无意 +1 位作者 黄波 熊蔡华 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期128-132,共5页
为研究不同运动模式下基于肌电信号的下肢多关节连续运动预测,通过支持向量机对肌电-运动的映射关系进行训练,实现对下肢髋、膝和踝3个关节矢状面内的连续运动预测.由10位健康受试者的运动预测和统计分析可知:在适速行走过程中,髋、膝... 为研究不同运动模式下基于肌电信号的下肢多关节连续运动预测,通过支持向量机对肌电-运动的映射关系进行训练,实现对下肢髋、膝和踝3个关节矢状面内的连续运动预测.由10位健康受试者的运动预测和统计分析可知:在适速行走过程中,髋、膝和踝关节的关节角度预测均方根误差分别9.36°,10.82°和6.87°;在不同运动模式下,关节的运动预测值与测量值之间均表现出一定的相关性,其中,膝和髋关节的预测值与测量值之间相关系数均大于0.72,表现出比较明显的相关性.实验结果表明:基于肌电信号进行下肢多关节连续运动预测,尤其是在适速行走时对膝和髋关节的运动预测是可行的. 展开更多
关键词 连续运动预测 肌电信号 支持向量机 运动模式 下肢运动
原文传递
人体下肢多关节连续运动的肌电预测方法
3
作者 韩永林 陶庆 +1 位作者 张小栋 陈清正 《机床与液压》 北大核心 2023年第21期112-119,共8页
为了准确捕捉人体下肢关节在不同运动模式下的运动状态,提出一种利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测的方法。采集人体在蹲起运动、膝屈伸运动和上下阶梯运动时的肌电和运动数据进行处理分析,利用肌肉骨骼几何建模软件Opensim建立... 为了准确捕捉人体下肢关节在不同运动模式下的运动状态,提出一种利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测的方法。采集人体在蹲起运动、膝屈伸运动和上下阶梯运动时的肌电和运动数据进行处理分析,利用肌肉骨骼几何建模软件Opensim建立人体骨骼肌肉仿真模型,并进行逆运动学分析,提取人体下肢关节运动曲线。建立人体下肢在矢状面内的运动与肌电的映射关系,利用麻雀搜索算法优化Elman神经网络,实现对踝、膝和髋关节角度连续变化的预测,与传统的反向传播神经网络、支持向量机回归和Elman神经网络预测结果进行对比。结果表明:利用麻雀搜索算法优化的Elman神经网络在预测下肢关节角度变化中具有更高的精度,且该预测模型在不同运动模式下关节运动预测值与测量值均表现出一定的相关性,相关系数均大于0.89,证明利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测是可行的。 展开更多
关键词 肌电信号 连续运动预测 Opensim 麻雀搜索算法 ELMAN 下肢运动
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基于sEMG的连续膝关节角度预测方法 被引量：2
4
作者 唐晓娅 陈峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第11期335-340,共6页
建立表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)和关节运动量的映射模型,对康复机器人的连续运动过程控制具有重要意义。为提高预测模型的准确性和适用性,基于肌肉协调理论,采用特征提取和主成分分析提取肌肉激活度,提出遗传算法(GA... 建立表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)和关节运动量的映射模型,对康复机器人的连续运动过程控制具有重要意义。为提高预测模型的准确性和适用性,基于肌肉协调理论,采用特征提取和主成分分析提取肌肉激活度,提出遗传算法(GA)优化的支持向量回归算法(Support Vector Regression,SVR)构建肌肉激活度和膝关节角度之间的映射模型,并对健康受试者和膝关节损伤患者在不同运动状态下的sEMG进行膝关节角度预测。GA-SVR算法预测结果的均方根误差分别为1.94°和2.44°,远优于BP神经网络的18.21°和18.28°。结果表明,GA-SVR具有较高的预测精度和较强的通用性。 展开更多
关键词 表面肌电信号 连续运动预测 特征提取 膝关节 肌肉激活度
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基于表面肌电信号的膝关节角度预测方法
5
作者 林竹 凌六一 《菏泽学院学报》 2024年第5期47-54,共8页
人体关节角度的连续预测对于提高人机协同控制至关重要.为了提高关节角度的预测精度,提出了一种基于特征的卷积神经网络-双向长短期记忆网络(Convolutional Neural Network-Bidirectional long short-term memory network,CNN-BiLSTM)... 人体关节角度的连续预测对于提高人机协同控制至关重要.为了提高关节角度的预测精度,提出了一种基于特征的卷积神经网络-双向长短期记忆网络(Convolutional Neural Network-Bidirectional long short-term memory network,CNN-BiLSTM)模型并对下肢关节角度进行了连续预测.采集了人体在正常步态、上楼梯运动时下肢的表面肌电信号和膝关节角度,对信号进行预处理,利用主成分分法进行特征值融合,与传统的支持向量机、长短期记忆网络、卷积神经网络等算法预测效果进行对比,结果表明CNN-BiLSTM模型对关节角度的拟合效果最优,所提模型能够更有效地预测不同运动模式下的膝关节角度,在促进人机协作方面具有更好的性能. 展开更多
关键词 表面肌电信号 连续运动预测 卷积神经网络 双向长短时记忆神经网络
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