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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
1
作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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基于MPCNN模型的sEMG快速迁移学习的手势识别应用研究
2
作者 易鹏 杨晔 严仕嘉 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期304-311,共8页
为解决个体间差异性的问题并提高手势识别技术的普适性,提出基于多并行卷积神经网络(MPCNN)的迁移学习策略,旨在实现基于表面肌电信号的高效手势识别。MPCNN通过并行架构和优化的迁移学习机制,对比以往的卷积神经网络(CNN)迁移框架以更... 为解决个体间差异性的问题并提高手势识别技术的普适性,提出基于多并行卷积神经网络(MPCNN)的迁移学习策略,旨在实现基于表面肌电信号的高效手势识别。MPCNN通过并行架构和优化的迁移学习机制,对比以往的卷积神经网络(CNN)迁移框架以更有效地处理不同个体间的生理差异,从而提高模型对新用户的适应性和识别准确率。此外,MPCNN通过减少模型训练时间和提高泛化能力,增强系统的实用性。通过多组实验,包括倍数交叉验证、消融实验和健壮性测试来证实所提策略在多个方面的有效性。实验结果表明,与传统CNN模型相比,提出的MPCNN迁移学习策略显著提升手势识别准确率,在Ninapro DB7数据集上的识别率达到了94.95%,对比CNN迁移学习框架提高了4.38百分点,同时训练时间减少了超过50%,验证了MPCNN迁移模型在减轻训练负担、增强泛化能力和提高抗干扰性方面的优点。基于实验模型对人机交互能力进行了验证,验证了其在肌电控制应用前景。 展开更多
关键词 迁移学习 表面肌电信号 手势识别 深度学习 卷积神经网络 肌电控制
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基于步态事件和sEMG的功能性电刺激起始点研究
3
作者 邓昌仁 陈恩伟 +1 位作者 张佳峰 王勇 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期590-595,共6页
足下垂患者步行过程中进行功能性电刺激可以帮助其恢复正常行走能力,而准确确定功能性电刺激的开启时间至关重要。文章针对该问题,利用步行过程中下肢的角速度和表面肌电信号(surface electromyography,sEMG),提出一种以步态事件与肌肉... 足下垂患者步行过程中进行功能性电刺激可以帮助其恢复正常行走能力,而准确确定功能性电刺激的开启时间至关重要。文章针对该问题,利用步行过程中下肢的角速度和表面肌电信号(surface electromyography,sEMG),提出一种以步态事件与肌肉动作点之间延时关系为控制策略的足下垂步行过程中功能性电刺激准确开启的方法。根据步态信息和sEMG电信号特征对大腿处的角速度数据进行步态事件划分,试验结果表明步态事件划分得具有良好一致性;利用模糊熵算法对去噪后的sEMG信号进行肌肉运动起始点T muscle的判定,确定T muscle与脚尖离地(toe off,TO)之间的延时时间关系;结合所划分的步态事件特征点,确定电刺激起始点T on。该文为足下垂治疗中功能性电刺激开启时间点的确定提供了一种新的辨识方法。 展开更多
关键词 步态分析 表面肌电信号(semg) 模糊熵 功能性电刺激起始点 足下垂
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基于sEMG信号几何特征的肌肉疲劳分类
4
作者 曹震 吕东澔 +2 位作者 张勇 张鹏 姚贺龙 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期145-148,共4页
为了更好地区分肌肉疲劳程度,本文通过小波变换的方法,分析不同频段中表面肌电(sEMG)信号的能量变化情况,提取信号几何特征,对肌肉非疲劳和疲劳状态进行区分。从几何边界区域中提取周长、面积、圆度特征,分析几何特征变化情况。同时,使... 为了更好地区分肌肉疲劳程度,本文通过小波变换的方法,分析不同频段中表面肌电(sEMG)信号的能量变化情况,提取信号几何特征,对肌肉非疲劳和疲劳状态进行区分。从几何边界区域中提取周长、面积、圆度特征,分析几何特征变化情况。同时,使用分类器对肌肉疲劳进行分类。实验结果表明:几何特征对肌肉疲劳状态有更加直观的区分效果。几何特征在肌肉疲劳前后有明显变化,相比传统时域、频域特征,具有更好的分类效果,对几何特征进行特征融合,能够有效提升分类准确度。 展开更多
关键词 表面肌电信号 几何特征 肌肉疲劳 疲劳分类
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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
5
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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基于人机耦合模型和肌电实验的单轨吊车司机生物力学分析 被引量：1
6
作者 辛运胜 金泓懿 +3 位作者 张丽莉 宁振兵 白伟 董青 《中国机械工程》 北大核心 2025年第1期168-176,共9页
针对单轨吊车井下运输的工作环境易导致司机驾驶疲劳的问题,提出了基于生物力学仿真和表面肌电实验的驾驶员操作舒适性分析方法。通过Anybody构建了驾驶员操作系统生物力学耦合模型,并对驾驶员操作过程中的疲劳特性进行了量化分析,结果... 针对单轨吊车井下运输的工作环境易导致司机驾驶疲劳的问题,提出了基于生物力学仿真和表面肌电实验的驾驶员操作舒适性分析方法。通过Anybody构建了驾驶员操作系统生物力学耦合模型,并对驾驶员操作过程中的疲劳特性进行了量化分析,结果表明:肱二头肌的肌肉激活度均值为0.171,肌肉力最大为106.9 N;腓肠肌的肌肉激活度为0.288,肌肉力最大为235.6 N;司机下肢整体疲劳程度大于上肢。肌电实验验证了仿真数据的准确性,相对误差小于15%,相关系数均超过0.966(P<0.05)。 展开更多
关键词 单轨吊车司机 表面肌电信号 生物力学 肌肉激活度
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基于sEMG与足底压力信号融合的跌倒检测研究 被引量：22
7
作者 席旭刚 武昊 +1 位作者 左静 罗志增 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2044-2049,共6页
跌倒已经成为一种普遍危害老年人身心健康的事故,需要得到及时救治。设计了一种基于表面肌电(s EMG)和足底压力信号融合的跌倒检测系统。提取s EMG的近似熵及基本尺度熵特征,并根据足底压力的变化规律,提取动作信号段的压力特征,通过D-... 跌倒已经成为一种普遍危害老年人身心健康的事故,需要得到及时救治。设计了一种基于表面肌电(s EMG)和足底压力信号融合的跌倒检测系统。提取s EMG的近似熵及基本尺度熵特征,并根据足底压力的变化规律,提取动作信号段的压力特征,通过D-S证据推理将肌电信号与足底压力信号的SVM决策融合获得综合判别结果。实验结果表明,该方法对跌倒与ADL的平均识别率达到了91.7%,优于单一信源识别结果。 展开更多
关键词 跌倒检测 表面肌电 足底压力 支持向量机 信息融合
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基于肌电预测模型的下肢外骨骼自适应控制方法 被引量：1
8
作者 孙国安 赵明 +1 位作者 张廷丰 张弼 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期34-41,共8页
为提高下肢康复机器人的适应性,实时响应患者意图和适应个体化运动需求,提出了一种基于肌电预测模型的下肢外骨骼自适应控制方法。该方法通过采集股二头肌、股直肌和股外侧肌的表面肌电信号,构建预测患者期望运动轨迹的肌电预测模型。... 为提高下肢康复机器人的适应性,实时响应患者意图和适应个体化运动需求,提出了一种基于肌电预测模型的下肢外骨骼自适应控制方法。该方法通过采集股二头肌、股直肌和股外侧肌的表面肌电信号,构建预测患者期望运动轨迹的肌电预测模型。针对系统的不确定性和模型误差,设计了一种自适应滑模控制器,结合肌肉激活度动态调整滑模参数,从而提高机器人的跟踪精度和柔顺性。对5名健康受试者进行实验,分别对肌电模型和滑模控制器进行测试。结果表明:肌电预测模型对髋关节的RMSE为7.94,对膝关节的RMSE为9.31,能够满足轨迹生成需求;相比传统PID控制,自适应滑模控制器的跟踪精度提高了28%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 康复机器人 表面肌电信号 滑模控制 轨迹跟踪
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基于sEMG的男子旋转推铅球运动员单支撑阶段肌肉用力特征研究 被引量：26
9
作者 孙有平 隋新梅 +2 位作者 钱风雷 李延军 戴伟民 《体育科学》 CSSCI 北大核心 2010年第1期44-50,共7页
采用遥测肌电测试并结合影像解析,对我国优秀男子铅球运动员张竣旋转推铅球单支撑阶段的主要用力肌肉及其用力顺序、用力范围和主要用力肌肉之间的协调关系等问题进行了研究。研究结果表明,张竣单支撑阶段主要发力肌肉是左腿起支撑作用... 采用遥测肌电测试并结合影像解析,对我国优秀男子铅球运动员张竣旋转推铅球单支撑阶段的主要用力肌肉及其用力顺序、用力范围和主要用力肌肉之间的协调关系等问题进行了研究。研究结果表明,张竣单支撑阶段主要发力肌肉是左腿起支撑作用的肌肉(左腿股外侧肌和左腿腓肠肌)和维持身体姿势的肌肉(右侧背阔肌和右腿股二头肌);主要发力肌肉的用力顺序(左腿腓肠肌内侧→左腿股外侧肌→右腿股二头肌→右侧背阔肌中部)是按照由下往上、由左至右进行的;张竣单支撑阶段主要肌肉的用力范围(即肌肉横跨关节的角度变化值):肩髋夹角为26.3°～52.1°、左髋角为116.7°～168.7°、左腿膝关节角度为120.7°～156.3°、右膝角为79.2°～172.7°、右髋角为112.5°～143.5°;张竣在单支撑阶段右腿肌肉用力的协调性不好,主动肌(右腿股内侧肌)发力时,拮抗肌(右腿股二头肌)没有适时放松,影响了其肌肉做功的整体效果。 展开更多
关键词 表面肌电 旋转推铅球 男子 单支撑 肌肉用力特征
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基于sEMG的按摩椅绩效人机评价模型实验研究 被引量：12
10
作者 杨钟亮 孙守迁 陈育苗 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期220-224,共5页
针对机械式按摩椅缓解肌肉疲劳的绩效,提出了基于表面肌电(sEMG)信号的人机评价模型。实验要求两名被试者在执行静力性标准俯卧撑(SPU)动作之间,分别采用静坐与按摩两种方式恢复肌肉疲劳,并在SPU过程中采集竖脊肌的sEMG信号。根据模型... 针对机械式按摩椅缓解肌肉疲劳的绩效,提出了基于表面肌电(sEMG)信号的人机评价模型。实验要求两名被试者在执行静力性标准俯卧撑(SPU)动作之间,分别采用静坐与按摩两种方式恢复肌肉疲劳,并在SPU过程中采集竖脊肌的sEMG信号。根据模型的评价指标对实验数据进行了比较与分析,结果表明,SPU后采用拍打按摩恢复对竖脊肌疲劳缓解的效果好于静坐恢复的效果,从而验证了模型在按摩椅人机评价上的可行性。 展开更多
关键词 按摩椅 表面肌电 工效学 评价模型 肌肉疲劳
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基于小波变换的多特征融合sEMG模式识别 被引量：24
11
作者 于亚萍 孙立宁 +1 位作者 张峰峰 张建法 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期512-518,共7页
针对单一特征值表征能力差的情况,根据小波变换的多分辨分析思想,采用基于多种母小波的多特征融合的特征提取方法对表面肌电信号进行特征提取。本实验对十名测试人员进行肌电信号的采集,对日常生活中的四个基本下肢动作进行测试。首先,... 针对单一特征值表征能力差的情况,根据小波变换的多分辨分析思想,采用基于多种母小波的多特征融合的特征提取方法对表面肌电信号进行特征提取。本实验对十名测试人员进行肌电信号的采集,对日常生活中的四个基本下肢动作进行测试。首先,分别基于DB、Dmey和Bior三种不同的母小波,采用离散小波变换通过不同的分析方法对表面肌电信号进行多尺度分解。然后,通过分析发现,不同肌肉在不同特征提取方式下表征效果存在差异,为了结合不同特征方式的特点对基于不同小波基的特征值进行融合分析并比较。最后,将特征值分别输入到Elman神经网络和BP神经网络进行模式识别并比较分析。实验结果表明:通过对不同特征值进行识别比较,融合处理的特征值可以达到98.7%的识别率,并且,BP神经网络相较于Elman神经网络识别效果更好。 展开更多
关键词 表面肌电 信号处理 模式识别 多特征融合 小波变换
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基于人工鱼群算法优化SVM的手部动作sEMG识别 被引量：13
12
作者 洪洁 王璐 +2 位作者 汪超 魏伟 叶晔 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第2期23-25,共3页
为了提高人体手部运动模式识别的准确性,提出了一种基于人工鱼群算法优化支持向量机(SVM)的模式识别方法。该方法对采集的表面肌电信号(s EMG)去噪后提取小波系数最大值作为特征样本,将提取后的特征输入到SVM进行动作模式识别,同时采用... 为了提高人体手部运动模式识别的准确性,提出了一种基于人工鱼群算法优化支持向量机(SVM)的模式识别方法。该方法对采集的表面肌电信号(s EMG)去噪后提取小波系数最大值作为特征样本,将提取后的特征输入到SVM进行动作模式识别,同时采用人工鱼群算法优化SVM(AFSVM)的惩罚参数和核函数参数,避免参数选择的盲目性,提高模型的识别精度。通过对内翻、外翻、握拳、展拳四种动作仿真结果表明:该方法与传统的SVM方法相比具有更高的识别率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 模式识别 人工鱼群算法 支持向量机 参数优化
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面向下肢外骨骼的运动意图识别算法研究 被引量：1
13
作者 牛苗赫 雷飞 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期407-415,共9页
随着人工智能和传感技术的快速发展,下肢外骨骼技术在助力行走和运动辅助领域展现出巨大的潜力,利用表面肌电(surface myoelectricity,sEMG)信号解码人体运动意图对实现人机运动的协调统一至关重要。然而,由于sEMG信号具有时空差异和非... 随着人工智能和传感技术的快速发展,下肢外骨骼技术在助力行走和运动辅助领域展现出巨大的潜力,利用表面肌电(surface myoelectricity,sEMG)信号解码人体运动意图对实现人机运动的协调统一至关重要。然而,由于sEMG信号具有时空差异和非线性动态的特点,导致现有方法存在特征捕捉单一、识别准确率低等不足。针对上述问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的运动意图感知模型。该模型采用多个差异卷积块提取sEMG信号的时间与空间尺度特征,并利用多层深度网络捕捉sEMG信号的非线性动态特征。该模型针对离线肌电数据库的识别准确率达到94%,其中对全脚离地运动类别的识别准确率高达98%。在人体穿戴下肢外骨骼进行在线运动意图识别实验中,该模型的平均识别准确率超过90%,验证了其在下肢外骨骼意图识别领域的有效性。 展开更多
关键词 下肢外骨骼 助力行走 表面肌电信号 人机运动 多尺度 卷积神经网络 感知模型 意图识别
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滤除SEMG工频干扰的数字陷波器设计 被引量：4
14
作者 梁奇 叶明 马文杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第17期61-63,共3页
50Hz工频干扰是表面肌电信号(SEMG)的主要干扰源之一,消除工频干扰是表面肌电信号处理中的一项重要技术。鉴于原有模拟信号调理电路在工频消噪这一环节上的不足,设计了一种50Hz数字陷波器用以消噪,减小干扰。实验证明,采用基于窗函数法... 50Hz工频干扰是表面肌电信号(SEMG)的主要干扰源之一,消除工频干扰是表面肌电信号处理中的一项重要技术。鉴于原有模拟信号调理电路在工频消噪这一环节上的不足,设计了一种50Hz数字陷波器用以消噪,减小干扰。实验证明,采用基于窗函数法的FIR原理设计的50Hz数字陷波器能有效滤除SEMG中的工频干扰并基本不影响50Hz周围有效SEMG的获取。 展开更多
关键词 工频干扰 表面肌电信号 有限脉冲响应 数字陷波器
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sEMG信号变化的对侧负荷效应 被引量：4
15
作者 温晓利 王健 《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期18-21,共4页
目的观察一侧肢体疲劳负荷条件下对侧相应肌肉的sEMG信号变化特征。方法10名女性受试者完成两臂不同负荷等长疲劳实验,同时记录两侧肱二头肌sEMG信号并考察线性指标平均肌电值(AEMG),中位频率(MF)和非线性指标复杂度(C(n))、确定性线段... 目的观察一侧肢体疲劳负荷条件下对侧相应肌肉的sEMG信号变化特征。方法10名女性受试者完成两臂不同负荷等长疲劳实验,同时记录两侧肱二头肌sEMG信号并考察线性指标平均肌电值(AEMG),中位频率(MF)和非线性指标复杂度(C(n))、确定性线段百分比(%DET)的变化特征。结果30%受试者出现对侧肌肉MF斜率的随变现象,且观察臂MF下降百分数为负荷臂下降百分数的50%以上;对所有受试者对照组和实验组各指标变化斜率的均值进行配对t检验,MF,C(n)及%DET差异无显著性意义(P>0.05),而AEMG斜率存在显著性差异(t=-4.342,P<0.01)。结论一侧肱二头肌等长疲劳负荷对对侧未疲劳肱二头肌AEMG斜率变化有显著影响,存在对侧肌肉MF斜率的随变现象但具有个体差异性,这可能是中枢神经双侧交叉控制策略的结果。 展开更多
关键词 表面肌电信号 肌肉疲劳 对侧效应
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熵在不同等级偏瘫患者sEMG运动检测中的应用 被引量：2
16
作者 赵翠莲 徐浩宇 +1 位作者 罗林辉 王凯 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期798-805,818,共9页
不同等级偏瘫患者的表面肌电信号(sEMG)受噪声影响不同,研究适合从偏瘫患者的肌电信号中检测肌肉活动的算法.对Brunnstrom分级Ⅰ-Ⅴ级偏瘫患者,采集双侧共同腕伸运动时前臂原动肌的肌电信号,将健康侧的信号作为对照组.采用运动/静息比方... 不同等级偏瘫患者的表面肌电信号(sEMG)受噪声影响不同,研究适合从偏瘫患者的肌电信号中检测肌肉活动的算法.对Brunnstrom分级Ⅰ-Ⅴ级偏瘫患者,采集双侧共同腕伸运动时前臂原动肌的肌电信号,将健康侧的信号作为对照组.采用运动/静息比方法,计算信号信噪比(SNR),对信号进行绝对值均值(MAV)、模糊熵(FuzzyEn)、样本熵(SampEn)、近似熵(ApEn)的滑动窗运算,比较在不同等级患者中各特征算法的优劣.在不同等级偏瘫患者中,患侧肌电信号的SNR与患者等级呈正相关性.与MAV法相比,3种熵值算法对Ⅱ-Ⅴ级偏瘫患者sEMG运动检测的适应性更好,有检测弱肌力患者潜在运动信号的潜力,其中FuzzyEn比其他熵值算法的适应性更好.对噪声的敏感性方面,FuzzyEn受影响最小. 展开更多
关键词 运动检测 表面肌电信号(semg) 熵 绝对值均值(MAV) 偏瘫患者 不同等级
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基于NMF-SVM模型的上肢sEMG手势识别方法 被引量：11
17
作者 隋修武 牛佳宝 +1 位作者 李昊天 乔明敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第17期161-166,共6页
针对基于表面肌电信号进行动作识别的问题,按照不同的运动形态对应的各肌肉激活程度不同的思路,建立基于非负矩阵分解(NMF)与支持向量机(SVM)的联合模型,对从肌电信号中提取的特征值按照行表示肌肉类型,列表示特征值类型的规则组成规律... 针对基于表面肌电信号进行动作识别的问题,按照不同的运动形态对应的各肌肉激活程度不同的思路,建立基于非负矩阵分解(NMF)与支持向量机(SVM)的联合模型,对从肌电信号中提取的特征值按照行表示肌肉类型,列表示特征值类型的规则组成规律性的特征矩阵,并对特征矩阵进行非负矩阵分解降维,降维得到的表征各肌肉激活程度的系数矩阵送入到支持向量机中训练并分类。基于非负矩阵分解与支持向量机联合模型与传统SVM模型相比,计算效率提高了一半,识别率提高了5.2%;通过样本分离实验表明,该算法依然有91.7%以上的识别率,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 表面肌电信号(semg) 非负矩阵分解(NMF) 支持向量机(SVM) 特征矩阵 模式识别
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不同步态模式下的肌肉协同与大腿截肢者肌肉代偿机制分析
18
作者 周润 吕阳 +2 位作者 张晓旭 陈文明 徐鉴 《医用生物力学》 北大核心 2025年第2期307-315,共9页
目的探讨健康人和膝上截肢患肢者健侧下肢与残肢在不同步态时肌肉协同的差异,为假肢的肌电控制提供依据。方法采集7位健康人和3位下肢截肢患者在平地行走、上下坡和上下楼梯时7块肌肉(4块大腿肌肉、3块小腿肌肉)的表面肌电信号,通过级... 目的探讨健康人和膝上截肢患肢者健侧下肢与残肢在不同步态时肌肉协同的差异,为假肢的肌电控制提供依据。方法采集7位健康人和3位下肢截肢患者在平地行走、上下坡和上下楼梯时7块肌肉(4块大腿肌肉、3块小腿肌肉)的表面肌电信号,通过级联非负矩阵分解(concatenated non-negative matrix factorization,CNMF)提取肌肉协同权重W和时间激活系数H,利用决定系数R2对比W,基于统计参数映射(statistical parametric mapping,SPM)对比H,并选取激活峰值和激活积分进行层次聚类。结果W对比结果显示,健康组和截肢组健肢存在1组相似的协同模式,而残肢侧的协同变异性更高。H比较表明,所有截肢者在整个步态周期上显示出统计学显著差异。时域特征的聚类表明,截肢被试在上坡时健肢侧肌肉需要更大的激活积分和激活峰值。结论本研究深入探讨了下肢截肢者在不同步态的神经肌肉代偿策略,有助于对其步态康复提供理论指导,并助力于开发肌电信号控制的假肢。 展开更多
关键词 表面肌电 肌肉协同 非负矩阵分解 肌肉代偿 大腿截肢者 假肢
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基于KF-LSTM模型的手写数字轨迹的sEMG重建算法 被引量：5
19
作者 杨钟亮 文杨靓 陈育苗 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1247-1257,共11页
为了从神经肌肉活动中有效地重建出手写轨迹,提出一种卡尔曼滤波器与长短期记忆网络深度融合的混合模型(KF-LSTM),对手写数字轨迹坐标映射的表面肌电(sEMG)信号进行训练与解码.招募5名被试,设计了组间实验和组内实验方案,同步采集手写... 为了从神经肌肉活动中有效地重建出手写轨迹,提出一种卡尔曼滤波器与长短期记忆网络深度融合的混合模型(KF-LSTM),对手写数字轨迹坐标映射的表面肌电(sEMG)信号进行训练与解码.招募5名被试,设计了组间实验和组内实验方案,同步采集手写过程中的sEMG和轨迹坐标,构建基于KF-LSTM的手写轨迹预测模型;以决定系数和主观可辨认度作为评价指标,分别与LSTM模型、浅层神经网络(NN)模型以及KF模型的重建结果进行比较.实验结果表明,KF-LSTM模型在组间实验及组内实验中的表现均高于其他3种方法,能有效地提升重建精度,提高重建轨迹的光顺度。 展开更多
关键词 手写重建 表面肌电 长短期记忆网络 卡尔曼滤波
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嵌入式肌电腕带实时采集与识别系统设计
20
作者 阳佩珉 闵华松 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期259-268,共10页
目前,大多数商用表面肌电(sEMG)信号采集系统存在价格昂贵、便携性和时效性无法满足应用需求的缺陷。为了解决该问题,结合模拟采集电路的精度要求以及微控制器低功耗、高性能、灵活性等方面的需求,设计一种嵌入式一体化肌电腕带,可以用... 目前,大多数商用表面肌电(sEMG)信号采集系统存在价格昂贵、便携性和时效性无法满足应用需求的缺陷。为了解决该问题,结合模拟采集电路的精度要求以及微控制器低功耗、高性能、灵活性等方面的需求,设计一种嵌入式一体化肌电腕带,可以用于实时手势识别。首先,采用低成本、低噪声的精密放大器完成模拟采集电路设计,并在仿真环境中对电路进行仿真验证,保证信号采集质量;其次,在低功耗、高性能的微控制器ESP32-S3上提出轻量化卷积神经网络L-CNN以进行实时识别。L-CNN在预训练后进行剪枝和量化,然后完成部署。通过剪枝算法去除模型中冗余的权重参数,减小模型大小,加快推理速度,并微调到预训练模型中。量化将原有32位浮点数降到8位整数进行计算,使模型尺寸降低以适用于嵌入式设备。实验结果表明,L-CNN的尺寸相比原模型大幅降低,推理速度得到提升,并且在实时手势识别中能达到95%左右的识别准确率,验证了整个系统的可靠性。 展开更多
关键词 表面肌电信号 手势识别 微控制器 模型剪枝 模型量化
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