【摘 要】
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针对以非侵入性方式自动准确识别摄入食物种类的难题,提出一种利用肌电(EMG)和肌阻抗(EIM)监测吞咽信号的同步测量方法,建立吞咽信号与摄入饮食的关系。研制基于肌电和肌阻抗同步测量的吞咽信号采集系统,利用一对电极同时监测肌电信号和肌阻抗信号。通过改进变步长最小均方(LMS)自适应陷波去噪方法,显著降低工频及其谐波干扰。用门控循环单元(GRU)神经网络根据吞咽信号分析判断摄入食物种类,解决持续非侵入
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院 长沙410082
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针对以非侵入性方式自动准确识别摄入食物种类的难题,提出一种利用肌电(EMG)和肌阻抗(EIM)监测吞咽信号的同步测量方法,建立吞咽信号与摄入饮食的关系。研制基于肌电和肌阻抗同步测量的吞咽信号采集系统,利用一对电极同时监测肌电信号和肌阻抗信号。通过改进变步长最小均方(LMS)自适应陷波去噪方法,显著降低工频及其谐波干扰。用门控循环单元(GRU)神经网络根据吞咽信号分析判断摄入食物种类,解决持续非侵入性监测摄入食物的难题,实现高准确性的饮食监测。在仿真验证该方法可行性基础上,实际测试证明方法的准确性:基
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