基于表面肌电信号的CNN-LSTM模型下肢动作识别

1

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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基于运动学数据和表面肌电信号的下肢关节力矩预测 被引量：1

2

作者 曹容慧 郭媛 +3 位作者 张绪树 文云鹏 刘文腾 纪斌平 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期499-499,共1页

目的人体运动过程中,关节力矩是体现关节内部承载的一项重要指标,无法直接测量。本文结合表面肌电信号和运动学数据,通过深度学习方法建立下肢关节力矩预测模型,可以获得运动过程中的下肢关节力矩。方法使用运动捕捉系统采集20位受试者... 目的人体运动过程中,关节力矩是体现关节内部承载的一项重要指标,无法直接测量。本文结合表面肌电信号和运动学数据,通过深度学习方法建立下肢关节力矩预测模型,可以获得运动过程中的下肢关节力矩。方法使用运动捕捉系统采集20位受试者在进行正常行走、上楼梯、下楼梯时的运动学和表面肌电数据,以关节角度、角速度、表面肌电积分肌电值、均方根幅值和波长作为神经网络的输入,使用Anybody运动仿真软件计算出的关节力矩作为输出,其中80%的数据作为训练集,10%为验证集,10%为测试集。通过结合LSTM长短期记忆网络和注意力机制,搭建深度学习模型对人体下肢髋、膝和踝关节在矢状面、冠状面和横截面的关节力矩进行预测。结果本文提出的模型在预测髋、膝和踝关节矢状面、冠状面和横截面的关节力矩方面表现出色,准确度高于传统深度学习和机器学习模型,模型在矢状面中预测效果最佳,相比于膝和髋关节,踝关节预测效果更好。模型的预测结果与实际测量值之间的相关性非常高,表明模型能够可靠地预测关节力矩。结论结合LSTM和注意力机制的深度学习模型能够有效预测人体下肢关节在不同运动模式下的力矩。该模型为理解人体运动机制、辅助康复训练和设计外骨骼设备提供了思路和方法。 展开更多

关键词 深度学习 表面肌电信号 关节力矩 注意力机制 人体运动 关节角度 人体下肢 踝关节

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基于双分支网络的表面肌电信号识别方法 被引量：1

3

作者 王万良 潘杰 +1 位作者 王铮 潘家宇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2208-2218,2229,共12页

针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用... 针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用双向门控循环单元(Bi-GRU)提取原始信号的时序特征.考虑到不同的特征对网络的影响程度不同,引入自适应特征融合机制对不同分支进行融合,强化有用特征并弱化无用特征,提高表面肌电识别的准确率.实验在电极偏移和不同受试者2种情况下对ETDTBN进行训练与测试,与主流的肌电手势识别模型进行对比.可知,ETDTBN的总体识别准确率分别为86.95%和84.15%,准确率均为最优,证明了该模型的有效性. 展开更多

关键词 表面肌电信号(semg) 手势识别 加强二维化特征 双分支网络 自适应特征融合机制

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基于迁移学习和表面肌电信号的上肢动作识别 被引量：3

4

作者 张恒玮 徐林森 +2 位作者 陈根 汪志焕 眭翔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第20期124-132,共9页

准确识别脑卒中患者上肢运动意图是实现高效康复训练的关键步骤。为了提高基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的上肢动作识别精度,提出了一种结合预训练模型和支持向量机(support vector machine,SVM)的肌电动作识别方法... 准确识别脑卒中患者上肢运动意图是实现高效康复训练的关键步骤。为了提高基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的上肢动作识别精度,提出了一种结合预训练模型和支持向量机(support vector machine,SVM)的肌电动作识别方法。该方法充分考虑通道之间的关联性,将预处理后的时域信号通过短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)转换为对应频谱图,并将所有通道的频谱图沿竖直方向拼接。利用两种微调的预训练模型VGG16和Resnet50对肌电图像提取特征,分别考虑三种上肢动作识别方案:仅使用微调的预训练模型进行识别、单个微调预训练模型提取特征后使用SVM进行识别、两个微调预训练模型提取特征拼接后使用SVM进行识别。实验结果表明,所提出的方法在采集的受试者肌电信号数据集上均达到90%以上的识别精度,可有效区分不同的上肢动作。 展开更多

关键词 上肢动作识别 表面肌电信号(semg) 短时傅里叶变换(STFT) 预训练模型 支持向量机(SVM)

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人体快速起跳动作的下肢表面肌电信号特征研究 被引量：13

5

作者 贾谊 薛瑞婷 魏亮 《中国体育科技》 CSSCI 北大核心 2017年第2期64-70,共7页

目的:研究计算方法和起跳方式的变化对人体下肢肌肉共激活参数的影响以及人体下肢快速起跳蹬伸动作的神经肌肉控制机理。方法:以10名男子排球运动员作为受试者,采用不同的起跳动作进行起跳,记录其运动学、动力学和表面肌电信号参数,并... 目的:研究计算方法和起跳方式的变化对人体下肢肌肉共激活参数的影响以及人体下肢快速起跳蹬伸动作的神经肌肉控制机理。方法:以10名男子排球运动员作为受试者,采用不同的起跳动作进行起跳,记录其运动学、动力学和表面肌电信号参数,并采用不同方法计算下肢膝关节主动肌和拮抗肌的共收缩指数,同时对不同起跳方式和收缩形式下的标准化肌电值、积分肌电值、平均功率频率等参数进行比较分析。结果:方法 1计算得到的共收缩指数显著大于方法 2和方法 3(F=29.568,P<0.01),不同起跳方式(F=1.457,P=0.239)和肌肉做功形式(F=0.441,P=0.531)下的共收缩指数计算结果无显著性差异。不同肌肉做功形式下的主动肌与拮抗肌积分肌电值差异显著(P<0.01),且主动肌平均功率频率有显著性差异(P<0.01)。结论:不同共收缩指数计算方法对评估关节周围肌肉的共激活程度存在显著性差异,其可靠性有待进一步考证;人体快速起跳蹬伸过程中,主动肌与拮抗肌都表现出蹬伸阶段i EMG显著高于缓冲阶段的特征;主动肌在缓冲蹬伸动作的转换过程中,表面肌电信号的MPF差异显著,有可能与中枢神经系统对运动单位的控制策略有关,但有待进一步证明;而拮抗肌则没有表现出上述特征。 展开更多

关键词 快速起跳 下肢 运动学 动力学 表面肌电信号

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基于表面肌电信号的下肢康复主动训练 被引量：22

6

作者 史小华 卢浩 +2 位作者 廖梓宇 朱家增 王洪波 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第17期61-66,共6页

由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人... 由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人的信号源,实现对患者的主动康复训练。根据临床试验中患者在主动训练前后各项生命体征数据稳定,以及主动训练后神经功能和运动功能具有显著恢复效果患者数较传统训练模式提升了50%,表明该主动训练模式的可行性和安全性。为今后深入研究主动康复训练奠定了理论和实践基础。 展开更多

关键词 表面肌电信号 下肢康复机器人 主动训练 临床试验

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基于SVM的下肢运动表面肌电信号的特征提取与辨识分析 被引量：3

7

作者 张羿 赵慧龙 +1 位作者 张向刚 秦开宇 《载人航天》 CSCD 2015年第2期179-186,共8页

为了对蹲、站、行走支撑与行走摆动四类人体典型运动行为进行有效的分类辨识,三位健康且未经过专业训练的受试者被邀请参加运动实验,实验对人体下肢股内侧肌的表面肌电信号(Electromyography,EMG)进行实时采集和记录。通过时域、频域、... 为了对蹲、站、行走支撑与行走摆动四类人体典型运动行为进行有效的分类辨识,三位健康且未经过专业训练的受试者被邀请参加运动实验,实验对人体下肢股内侧肌的表面肌电信号(Electromyography,EMG)进行实时采集和记录。通过时域、频域、时频域方法,对特征值进行提取,发现下肢股内侧肌的表面肌电信号在下蹲、起立、行走支撑期和行走摆动期四类运动方式下的动态特征具有明显的差异性。基于上述结论,介绍了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的误识别样本二次分类方法,对上述典型运动类型进行了辨识分析。与传统单次样本识别结果相比,本文所发展的基于SVM特征值分析的误识别样本二次分类方法能较好地提高识别效果,样本辨识结果显示时域和时频域的识别效果最好,时频域方法抗外界干扰能力较好。 展开更多

关键词 下肢 表面肌电信号 特征提取 支持向量机 时频域

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基于表面肌电信号的老年肌少症患者下肢生物力学研究 被引量：1

8

作者 廖华龙 黄丽 +1 位作者 岳冀蓉 陈宇 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期123-123,共1页

目对利用表面肌电技术(sEMG)研究老年肌少症患者下肢肌肉的生物力学特性和机理。方法召集四川大学华西医院老年医学中心老年科中的10名老年人,其中肌少症患者5名,将他们按性别分开。采集男女性老年人进行站立、坐下、起立以及步行时的... 目对利用表面肌电技术(sEMG)研究老年肌少症患者下肢肌肉的生物力学特性和机理。方法召集四川大学华西医院老年医学中心老年科中的10名老年人,其中肌少症患者5名,将他们按性别分开。采集男女性老年人进行站立、坐下、起立以及步行时的下肢右小腿主要肌肉的表面肌电信号,并对信号的频域指标进行统计分析。 展开更多

关键词 下肢肌肉 表面肌电信号 右小腿 老年科 频域指标 老年医学 老年肌少症 生物力学特性

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基于表面肌电信号的步态切换意图识别及控制研究 被引量：2

9

作者 尚长沛 程志 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第8期1662-1668,共7页

为了帮助老年人、残疾人及康复中后期的下肢功能损伤患者进行自我康复训练和日常活动,提出了基于表面肌电信号的关节角度预测方法和主动控制外骨骼触发步态切换策略。采用基于BP神经网络的控制器预测关节角度,采集腿部6块肌肉的表面肌... 为了帮助老年人、残疾人及康复中后期的下肢功能损伤患者进行自我康复训练和日常活动,提出了基于表面肌电信号的关节角度预测方法和主动控制外骨骼触发步态切换策略。采用基于BP神经网络的控制器预测关节角度,采集腿部6块肌肉的表面肌电信号,利用均方根对其进行特征提取。然后将信号数字归一化后定向到BP神经网络模型作为输入,关节角度作为输出。根据输出角度识别人体步态切换意图并主动控制外骨骼触发相应的步态。受试者穿戴外骨骼进行在线实验。实验结果表明,所提方法具有较好的实时性和准确性,在自我康复训练和辅助行走等方面具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 表面肌电信号 下肢外骨骼 BP神经网络 步态切换

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表面肌电信号的高速数据采集系统的设计 被引量：7

10

作者 张晓 吉小军 蔡萍 《电子测量技术》 2008年第7期108-110,114,共4页

表面肌电信号不仅非常微弱,常常淹没在大量的噪声中,而且极易受到干扰,因此前置放大电路的共模抑制能力成为能否有效拾取SEMG的关键。针对前置放大电路,本文提出了一种新的"浮地技术"。经实验证明,电路在低频的KCMR改善了30d... 表面肌电信号不仅非常微弱,常常淹没在大量的噪声中,而且极易受到干扰,因此前置放大电路的共模抑制能力成为能否有效拾取SEMG的关键。针对前置放大电路,本文提出了一种新的"浮地技术"。经实验证明,电路在低频的KCMR改善了30dB。此外,设计的基于CY68013与AD7862的USB2.0高速数据采集系统,工作在GPIF模式,有效地采集到了人体的表面肌电信号,为后续人体上肢动作模式辨识提供了信号源。 展开更多

关键词 表面肌电信号(semg) 高速数据采集 浮地 CY7C68013

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基于表面肌电信号的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳分析 被引量：7

11

作者 吴田 刘志华 +3 位作者 陈然 周蠡 黎鹏 刘仕奇 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第8期3407-3413,共7页

绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyography,s... 绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳评估研究。针对配网绝缘手套法的典型作业工况,搭建了绝缘手套法带电作业上肢的sEMG试验平台,采集受试者上肢(右手)各目标肌肉在是否穿戴绝缘手套下的sEMG信号;基于时域特征参数积分肌电值(integrated electromyography,IEMG)、均方根值(root mean square,RMS)及频域特征参数平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(median frequency,MDF)对绝缘手套的上肢肌肉疲劳特征进行评估;基于支持向量机(support vector machine,SVM)构建了带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型。结果表明:穿戴绝缘手套作业时各目标肌肉更容易进入疲劳状态;穿戴绝缘手套作业时,作业人员上肢部位的肱桡肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌的疲劳程度依次递减,与仿真计算的分析结果一致;sEMG时域特征参数IEMG、RMS对作业人员上肢肌肉疲劳的表征效果要优于频域特征参数MPF和MDF;带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型总体平均准确率为86.56%,能有效识别上肢肱桡肌肌肉疲劳状态。 展开更多

关键词 带电作业 绝缘手套 表面肌电信号(semg) 肌肉疲劳 支持向量机

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表面肌电信号驱动手部运动的机器学习表征与识别 被引量：3

12

作者 张瑞轩 郭媛 +2 位作者 王瑞雪 刘晓杰 张绪树 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期353-353,共1页

目的采集前臂表面肌电(sEMG)信号和手部运动数据,通过机器学习,表征并识别志愿者手部运动模式,建立手部运动与前臂sEMG信号关系;将识别的sEMG信号转化为手部关节运动轨迹,构建sEMG信号驱动的手部运动模型。方法选取20名健康志愿者,获取... 目的采集前臂表面肌电(sEMG)信号和手部运动数据,通过机器学习,表征并识别志愿者手部运动模式,建立手部运动与前臂sEMG信号关系;将识别的sEMG信号转化为手部关节运动轨迹,构建sEMG信号驱动的手部运动模型。方法选取20名健康志愿者,获取其6个手部运动时6块肌肉的sEMG信号,同时使用VICON运动捕捉系统采集手部运动学数据。 展开更多

关键词 表面肌电信号 手部运动 机器学习 semg信号 运动数据 运动捕捉系统 关节运动轨迹 健康志愿者

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利用选择性肌电信号控制踝关节神经运动康复装置 被引量：9

13

作者 姚松丽 章亚男 +2 位作者 张震 沈林勇 钱晋武 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期245-250,共6页

研究了利用表面肌电信号来实时控制踝关节康复装置的运动.采集人体踝关节在一个自由度上做屈伸运动时的胫骨前肌和腓肠肌的表面肌电(sEMG)信号,对sEMG信号进行处理和特征提取.并以sEMG信号为控制系统的主要信息源,研究了基于表面肌电信... 研究了利用表面肌电信号来实时控制踝关节康复装置的运动.采集人体踝关节在一个自由度上做屈伸运动时的胫骨前肌和腓肠肌的表面肌电(sEMG)信号,对sEMG信号进行处理和特征提取.并以sEMG信号为控制系统的主要信息源,研究了基于表面肌电信号的踝关节运动装置控制原理和实现方法.通过模拟试验,验证了sEMG信号的统计特性及控制机构的可行性. 展开更多

关键词 表面肌电信号 阈值控制 踝关节 下肢

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基于肌电信号的手部动作模式识别新思路 被引量：8

14

作者 王焕灵 尤波 +1 位作者 黄玲 杨大鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第21期166-169,共4页

为了更好地识别手部动作,提出了一种新思路,将单个手指的状态作为识别目标集。采集常用手部联合动作的6路表面肌电信号,以单个手指的状态为基准将动作合理规划,提取各通道样本均值构造特征向量,设计3个并行BP神经网络,从联合动作样本中... 为了更好地识别手部动作,提出了一种新思路,将单个手指的状态作为识别目标集。采集常用手部联合动作的6路表面肌电信号,以单个手指的状态为基准将动作合理规划,提取各通道样本均值构造特征向量,设计3个并行BP神经网络,从联合动作样本中学习单个手指的状态,使得分类基数小,从而降低分类的复杂度,克服了传统多分类方法中需要采集动作多的缺点。实验结果表明,采集12种手部动作的肌电信号,将手部动作合理简化为手指动作后,利用手指的状态来训练神经网络,就能够识别出手指的3个状态的所有组合动作,即所有常用的18种手部联合动作。 展开更多

关键词 表面肌电信号(semg) 模式识别 误差反向传播(BP)神经网络

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融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别研究 被引量：9

15

作者 席旭刚 汤敏彦 +2 位作者 张自豪 张启忠 罗志增 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2735-2741,共7页

为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数(Product Functions,PFs),再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重(Lapla... 为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数(Product Functions,PFs),再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重(Laplacian score,LS)特征选择算法选定每路肌电信号的一个尺度排序熵为特征,并把该特征和加速度信号的排序熵组成特征向量.最后,根据类内欧氏距离和类间样本分布,设计了改进的二叉树支持向量机,把特征向量输入该支持向量机进行下肢运动模式分类.实验结果表明所提方法对七个日常动作的平均识别率达到98.62%,相较于其他方法有较高的识别率. 展开更多

关键词 下肢运动模式识别 表面肌电信号 加速度信号 多尺度排序熵 改进二叉树支持向量机

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面向农业智能装备的表面肌电信号识别

16

作者 孙洪颖 陈龙崇 +3 位作者 郑传俊 黄劲龙 陈振国 钟丽芬 《智慧农业导刊》 2021年第1期1-5,共5页

农业智能装备是现代农业重要的发展方向之一,目前视觉、语音等是主要的交互方式,表面肌电信号的识别是当前人工智能与生物医学工程领域的研究热点之一,但肌电信号还较少应用于农业智能装备的交互。文章面向农业智能装备进行了表面肌电... 农业智能装备是现代农业重要的发展方向之一,目前视觉、语音等是主要的交互方式,表面肌电信号的识别是当前人工智能与生物医学工程领域的研究热点之一,但肌电信号还较少应用于农业智能装备的交互。文章面向农业智能装备进行了表面肌电信号识别的研究工作,在对卷积神经网络与表面肌电信号识别技术分析的基础上,构建卷积神经网络对肌电信号进行识别,实现对人体动作的识别,探索表面肌电信号新的识别方法,为肌电信号应用于现代农业智能装备提供了技术参考。 展开更多

关键词 卷积神经网络(CNN) 表面肌电信号(semg) 农业智能装备

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自行车运动员下肢肌肉sEMG特征及与输出功率的相关性 被引量：15

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作者 黄勇 王乐军 +1 位作者 龚铭新 马国强 《上海体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2010年第5期64-67,共4页

采用实验法,对运动员60 s全力蹬踏自行车下肢肌肉sEMG变化特征及与输出功率的相关性进行研究。结果显示:随着运动时间的延长和疲劳的加深,各肌肉表面肌电信号频域指标MF逐渐减小,MF与平均功率之间的相关性也达到显著性水平,提示其可作... 采用实验法,对运动员60 s全力蹬踏自行车下肢肌肉sEMG变化特征及与输出功率的相关性进行研究。结果显示:随着运动时间的延长和疲劳的加深,各肌肉表面肌电信号频域指标MF逐渐减小,MF与平均功率之间的相关性也达到显著性水平,提示其可作为评价自行车运动过程中运动员疲劳程度的指标。60 s全力蹬踏自行车运动后运动员股直肌和腓肠肌外侧肌肉MF值下降均特别明显,提示其在整个运动过程中的疲劳程度较深,可将其作为重点训练的肌群。 展开更多

关键词 自行车运动员 下肢肌肉 semg 表面肌电信号 肌肉疲劳 输出功率

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表面肌电手部动作识别的研究进展 被引量：4

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作者 李振江 魏德健 +2 位作者 冯妍妍 于丰帆 马一凡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期29-43,共15页

表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)是一种测量肌肉活动的非侵入式方法,蕴含着关联人体运动的丰富信息,可用于手部动作识别。基于sEMG手部动作识别是指通过分析手部肌肉的sEMG信号,实现对手部动作的分类和识别。在神经网络发... 表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)是一种测量肌肉活动的非侵入式方法,蕴含着关联人体运动的丰富信息,可用于手部动作识别。基于sEMG手部动作识别是指通过分析手部肌肉的sEMG信号,实现对手部动作的分类和识别。在神经网络发展的推动下,sEMG在手部动作识别领域取得了显著进展,但sEMG面临着噪声大、稳定性差等缺陷,难以有效利用,给高精度手部动作识别模型的获取带来了巨大困难,阻碍了研究成果的转化应用。详细归纳了sEMG手部动作识别方法的研究进展;介绍了常用于动作识别领域的公开肌电数据集,并介绍了自测肌电数据集采集流程;根据研究方法不同将现有的sEMG手部动作识别模型分为基于机器学习的手部动作识别、基于深度学习的手部动作识别和基于混合网络结构的手部动作识别三类,分别对相关模型进行总结分析,对不足之处提出建议;最后对手部动作识别研究需要解决的问题和未来发展方向进行了展望。 展开更多

关键词 表面肌电信号(semg) 手部动作识别 人工神经网络 算法模型

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表面肌电关节连续运动估计的研究进展 被引量：1

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作者 马一凡 魏德健 +2 位作者 冯妍妍 于丰帆 李振江 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期26-36,共11页

表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)是一种非侵入式的生物电信号,用于捕捉运动过程中肌肉活动的变化。因其与运动密切相关,所以广泛应用于智能辅助康复设备的研发过程中,为康复者提供支持和帮助。康复训练涉及到复杂的立体运... 表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)是一种非侵入式的生物电信号,用于捕捉运动过程中肌肉活动的变化。因其与运动密切相关,所以广泛应用于智能辅助康复设备的研发过程中,为康复者提供支持和帮助。康复训练涉及到复杂的立体运动,而基于sEMG的关节连续运动估计是一种通过分析运动期间的sEMG来估计关节角度或力矩的方法,它能够有效缓解康复机器与人体之间的适应性不足的问题,并提供更安全的辅助,从而显著改善康复效果。介绍了关节连续运动估计的现状,然后根据不同的研究方法将现有的sEMG关节连续运动估计模型分为基于生物力学的肌肉骨骼模型和基于机器学习的回归模型,分别对相关模型进行总结分析;分析了当前所面临的挑战,并展望了未来的研究趋势。 展开更多

关键词 表面肌电信号(semg) 关节连续运动 肌肉骨骼模型 回归模型

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行走对人体足底压力和表面肌电影响的研究

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作者 柏豪豪 马剑雄 +8 位作者 王颖 卢斌 孙磊 靳洪震 王岩 董本超 田爱现 李岩 马信龙 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期339-339,共1页

目的本研究的目的是分析青年人体自然行走前后足底压力与下肢肌肉表面肌电信号变化规律,以丰富当前中国正常人步态特征数据库,为临床诊断、康复治疗、运动训练的效果评价提供参考。方法分别测量28名健康青年男性以最适速度行走30 min前... 目的本研究的目的是分析青年人体自然行走前后足底压力与下肢肌肉表面肌电信号变化规律,以丰富当前中国正常人步态特征数据库,为临床诊断、康复治疗、运动训练的效果评价提供参考。方法分别测量28名健康青年男性以最适速度行走30 min前后足底压力和股二头肌、股直肌、胫前肌、腓肠肌外侧表面肌电信号。结果(1)30 min自然行走前后,峰值压强、冲量等各特征参数均存在着左、右侧的差异,不同参数的左右侧差异分别体现在足底不同区域,而在跖骨区M3、M4、M5处,各参数均表现出左侧大于右侧;受试者左足第二趾骨,足跟内外侧的峰值压力行走后均大于行走前,右足各区域差异无统计学意义。(2)行走前后左侧下肢肌肉表面肌电信号s EMG的积分肌电值i EMG均大于右侧;行走前后左侧胫骨前肌、腓肠肌的表面肌电信号s EMG的平均功率频率MPF大于右侧。30 min行走后,右足Toe2-5的峰值压强降低;左侧股直肌的表面肌电信号的MPF显著性下降。结论正常人自然行走中,足底压力和下肢表面肌电均具有左右侧的差异;30 min自然行走尚未导致足底压力出现明显疲劳状态的相应结果,可维持步态的稳定性;行走将首先导致左侧股直肌出现疲劳。 展开更多

关键词 下肢肌肉 表面肌电信号 股直肌 足底压力 胫前肌 疲劳状态 胫骨前肌 跖骨

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