【摘 要】
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针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的s EMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所浙江杭州310018
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60903084,No.61172134);浙江省自然科学基金(No.LY13F030017);浙江省科技计划(No.2014C33105,No.2013C24016)
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针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的s EMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类（Activities of Daily Life,ADL）的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表明,该方法跌倒平均识别率96.7%,ADL平均识别率99.4%,识别结果优于其它分类方法.
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