【摘 要】
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目的提取EEG的小波特征和EMG的时域、频域、时频域以及样本熵等多种特征进行分析,对人体下肢运动识别进行研究。方法采集人体站立、行走、上楼梯、下楼梯、上坡和下坡6种下肢
【基金项目】
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江苏省重点研究研发计划(BE2017007-3)。
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目的提取EEG的小波特征和EMG的时域、频域、时频域以及样本熵等多种特征进行分析,对人体下肢运动识别进行研究。方法采集人体站立、行走、上楼梯、下楼梯、上坡和下坡6种下肢运动模式的脑电、肌电信号,并对信号进行预处理、特征提取和模式识别,解析人体下肢运动的意图和具体的下肢运动类型。结果从时域、频域、时频域和时序复杂度等维度上提取的信号特征能够较好的表征信号;基于支持向量机的脑电信号分类方法对下肢有无运动意图的平均识别率达到93.2%;基于极端梯度提升的肌电信号分类方法对下肢六种运动模式的平均识别率达到93.6
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