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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。
基于SEMG的膝关节康复动作模式识别技术研究
【摘 要】
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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。
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院
【出 处】
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机械制造与自动化
【发表日期】
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2016年06期
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