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基于表面肌电信号的踝关节运动分类在康复机器人中的应用

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资料介绍:

基于表面肌电信号的踝关节运动分类在康复机器人中的应用(中文7800字,英文PDF)
摘要
肌电图(EMG)控制是近年来假肢、矫形器等康复设备研究的核心。然而,由于EMG信号的复杂性,它很难作为控制信号使用。为了解决这个问题,研究人员使用了一种模式识别技术。EMG模式识别主要包括四个阶段:信号检测、预处理特征提取、降维和分类。特别地,任何模式识别技术的成功都依赖于特征提取阶段。本文对改进的时域特征集和对数转移时域特征集(LTD)进行了评价,并与传统的时域特征集(TTD)进行了比较。采用线性判别分析(LDA)、k近邻和朴素贝叶斯三个分类器对这两个特征集进行评价。结果表明,新时域特征集有限公司的分类精度优于传统的时域特征集TTD,平均分类精度为97.23%。此外,LDA分类器的性能优于本研究中考虑的其他两个分类器。
关键词: 肌电图;康复;踝关节运动;信号处理;模式识别
 

[资料来源:Doc163.com]

基于表面肌电信号的踝关节运动分类在康复机器人中的应用

 

[来源:http://www.doc163.com]

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