基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法

作     者：佟丽娜 侯增广 彭亮 王卫群 陈翼雄 谭民 TONG Li-Na;HOU Zeng-Guang;PENG Liang;WANG Wei-Qun;CHEN Yi-Xiong;TAN Min

作者机构：中国科学院自动化研究所复杂系统与管理国家重点实验室北京100190 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 

基　　金：国家自然科学基金(61305140 61225017 61175076 61203342) 国家国际科技合作专项(2011DFG13390)资助~~ 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2014年第40卷第5期

页      码：810-821页

摘      要：针对主动康复训练中人体运动识别问题,提出了一种基于多路表面肌电(Surface electromyogram,sEMG)时序特征的人体运动模式识别方法.设计评估类周期sEMG信号波形相似度的方法来对多路sEMG信号进行特征选择;以二维科荷伦自组织竞争网络(Self-organization mapping net,SOM)对多路信息进行编码;最后,建立描述各运动过程多路sEMG时序特征的隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM),基于最大似然估计法对多模型匹配进行综合判决获取识别结果.并在对下肢踏车、椭圆、步行运动模式的识别实验中,相对于经典线性及非线性算法,识别率由72.5%和88.33%提高到91.67%,验证了本文方法的有效性.

主 题 词：康复训练 表面肌电 人体运动意图识别 自组织神经网络 隐马尔科夫模型 

学科分类：0810[工学-土木类] 1205[管理学-图书情报与档案管理类] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1004.2014.00810

馆 藏 号：203115043...