基于SEMG的膝关节康复动作模式识别技术研究

发布时间：2018-04-14 09:22

  本文选题：膝关节康复 + 模式识别　； 参考：《机械制造与自动化》2016年06期

【摘要】：确定RMS、四阶AR模型参数作为表面肌电信号的特征提取方法,提出组建五阶新特征向量。设计下肢动作模式实验,提取肌电信号的特征值,设计BP神经网络分类器,并将所提取的三种特征向量作为分类器的输入。实验表明BP神经网络可以准确识别膝关节动作,且新向量作为分类器输入时,训练效率高。
[Abstract]:The parameters of RMS and fourth-order AR model are determined as the feature extraction method of surface EMG signal, and a new five-order eigenvector is proposed.The experiment of lower limb motion mode is designed to extract the eigenvalue of EMG signal and the BP neural network classifier is designed. The three feature vectors are used as the input of the classifier.Experiments show that BP neural network can accurately identify knee joint movements, and the training efficiency is high when new vectors are input as classifiers.
【作者单位】： 南京理工大学机械工程学院;
【分类号】：R684;TP183;TP391.4

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