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基于表面肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型
1
作者
王林
李炜煌
唐鸿雁
《上海理工大学学报》
北大核心
2025年第1期19-29,共11页
针对表面肌电(sEMG)信号与上肢运动方向之间的映射关系,提出一种基于肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型。通过实验进行受试者肌电信号的采集,分析上肢在不同姿态下的力方向识别算法的准确性。实验采用9块浅层肌肉的肌电信号作为输入...
针对表面肌电(sEMG)信号与上肢运动方向之间的映射关系,提出一种基于肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型。通过实验进行受试者肌电信号的采集,分析上肢在不同姿态下的力方向识别算法的准确性。实验采用9块浅层肌肉的肌电信号作为输入,运用小波滤波和均方根值(RMS)处理信号,并构建了肌电力方向映射矩阵(SFMM)和末端运动方向映射矩阵(EDMM)。通过伪逆法和反向传播神经网络(BPNN)进行模型训练,对比使用原始数据、处理后的数据以及结合位姿变换矩阵的数据这3种方法在单独姿态和混合姿态下的预测能力。研究结果显示,结合位姿变换矩阵的方法在各种姿态下均表现出较高的预测准确度,可有效减小上肢姿态变化对预测结果的影响。本研究为基于sEMG的外骨骼设备力方向预测提供了理论基础。
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关键词
表面肌电信号
运动意图识别
神经网络
多姿态
映射矩阵
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题名
基于表面肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型
1
作者
王林
李炜煌
唐鸿雁
机构
香港理工大学南京技术创新研究院
上海理
工大
学智能康复工程
研究院
出处
《上海理工大学学报》
北大核心
2025年第1期19-29,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(62403320)
上海市科学技术委员会资助项目(23YF1429900)。
文摘
针对表面肌电(sEMG)信号与上肢运动方向之间的映射关系,提出一种基于肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型。通过实验进行受试者肌电信号的采集,分析上肢在不同姿态下的力方向识别算法的准确性。实验采用9块浅层肌肉的肌电信号作为输入,运用小波滤波和均方根值(RMS)处理信号,并构建了肌电力方向映射矩阵(SFMM)和末端运动方向映射矩阵(EDMM)。通过伪逆法和反向传播神经网络(BPNN)进行模型训练,对比使用原始数据、处理后的数据以及结合位姿变换矩阵的数据这3种方法在单独姿态和混合姿态下的预测能力。研究结果显示,结合位姿变换矩阵的方法在各种姿态下均表现出较高的预测准确度,可有效减小上肢姿态变化对预测结果的影响。本研究为基于sEMG的外骨骼设备力方向预测提供了理论基础。
关键词
表面肌电信号
运动意图识别
神经网络
多姿态
映射矩阵
Keywords
surface-electromyographic
motion intention recognition
neural network
multiple postures
mapping matrix
分类号
F830 [经济管理—金融学]
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作者
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1
基于表面肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型
王林
李炜煌
唐鸿雁
《上海理工大学学报》
北大核心
2025
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