基于ESN的下肢表面肌电信号预测算法

发布时间：2023-05-19 23:35

　　在用神经网络对肌电信号(electromyography,EMG)建模时,网络规模的不确定导致预测效果无法确定。针对这一问题,提出一种利用回声状态网络(echo state networks,ESN)作为EMG信号的建模方法。对于ESN网络中参数不易确定的问题,采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对网络参数进行优化,以找到适合不同信号的网络模型。为了提高优化速度,ESN的优化目标函数改为平均均方根误差并采用新的位置更新算法,避免粒子群算法出现局部最优的问题。仿真结果表明改进粒子群算法加快了目标函数的优化速度。

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【文章目录】：
0 引言
1 EMG检测装置
2 回声状态网络
3 ESN参数优化方法
    3.1 参数优化目标
    3.2 PSO粒子位置和速度的更新机制
    3.3 优化步骤
4 实验结果与分析
    4.1 实验结果
    4.2 实验分析
5 结束语



本文编号：3820107