【摘 要】
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提出了基于人体动作命令反馈的主动康复训练方法.首先,对采集到的4通道上肢肌电信号进行小波包分解,提取小波系数的log特征,输入到神经网络辨识,对上肢的8种常用动作取得了92
【机 构】
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山东大学机械工程学院,高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东大学第二医院
【基金项目】
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山东省重点研发计划(公益类专项)(2017GGX30103)
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提出了基于人体动作命令反馈的主动康复训练方法.首先,对采集到的4通道上肢肌电信号进行小波包分解,提取小波系数的log特征,输入到神经网络辨识,对上肢的8种常用动作取得了92.86%的辨识成功率.随后,将辨识结果动作以虚拟动画的形式展示给患者,患者针对辨识动作进行点头确认或者摇头拒绝.采用Kinect获取患者的动作视频,经过人脸辨识缩小检测范围,利用光流特征与先验经验结合,对比分析了投票法、Sigmoid法与tanh法的动作辨识结果,在人为干扰的条件下,Sigmoid法仍然表现优良.设计了Sigmoid法的
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