基于肌电信号的膝关节跨越障碍角度预测方法

发布时间：2023-05-06 00:43

　　为解决人体跨越障碍物时膝关节角度输出的问题,针对性设计一种穿戴式信号获取实验台,对下肢运动姿态进行运动分析,将肌肉电信号及关节角度信号作为运动数据,对信号进行处理后利用BP神经网络预测跨越障碍时输出角度,提出一种利用BP神经网络算法,根据不同大腿抬起高度,分析膝关节运动主动肌与被动肌发力程度,预测输出人体跨越障碍时膝关节角度的方法,能够有效帮助假肢膝关节或康复机器人实现跨越障碍的复杂动作。

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【文章目录】：
前言
1 试验平台
    1.1 试验平台结构设计
    1.2 试验平台信号采集
2 髋关节角度变化对控制膝关节的肌肉电信号的影响
    2.1 试验设计
    2.2 不同髋关节角度与膝关节角度下试验对比结果
3 两种跨越运动过程及效率分析
    3.1 跨越方式分类
    3.2 两种跨越方式信号对比
4 信号处理及特征提取
    4.1 带通滤波
    4.2 小波变换
    4.3 滑动平均
    4.4 特征提取
    4.5 角度信号处理
5 BP神经网络角度值预测
    5.1 BP神经网络搭建
    5.2 学习率的选择
    5.3 跨越单一障碍物模型预测结果
    5.4 连续跨越不同障碍物模型预测结果
6 结束语



本文编号：3808686