本文選題：表面肌電信號 + 智能假肢　； 參考：《自動化學報》2017年03期

【摘要】：表面肌電信號隨著時間的變化而改變,這將影響運動模式的分類精度.傳統人體下肢假肢運動模式的識別算法不能保證在整個肌電控制時間內達到對運動模式的有效識別.為了解決這些問題,本文提取步態初期200 ms的信號的特征值,將無監督和有監督的Kohonen神經網絡算法應用到大腿截肢者殘肢側的步態識別中,并與傳統BP神經網絡進行了對比.結果表明,有監督的Kohonen神經網絡算法將五種路況下步態的平均識別率提高到88.4%,優于無監督的Kohonen神經網絡算法和BP神經網絡.
[Abstract]:The surface EMG signal changes with time, which will affect the classification accuracy of motion mode. The traditional motion pattern recognition algorithm of human lower limb prosthesis can not guarantee the effective recognition of motion pattern in the whole EMG control time. In order to solve these problems, the signal eigenvalues of 200ms in the initial gait are extracted, and the unsupervised and supervised Kohonen neural network algorithm is applied to the gait recognition of the left limb of the thigh amputee, and compared with the traditional BP neural network. The results show that the supervised Kohonen neural network algorithm increases the average gait recognition rate to 88.4 under five road conditions, which is superior to the unsupervised Kohonen neural network algorithm and BP neural network algorithm.
【作者單位】： 河北工業大學控制科學與工程學院;智能康復裝置與檢測技術教育部工程研究中心;
【基金】：河北省青年自然基金(F2016202327) 河北省高等學校科學技術研究項目(Q2012079,ZC2016020) 中國科學院人機智能協同系統重點實驗室開放基金資助~~
【分類號】：R318;TP183

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本文編號：2019028