【摘 要】
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针对仿生假肢动作识别问题,提出基于时频广义S变换和VL-MOBP神经网络的下肢动作识别方法.首先用时频广义S变换对年龄在20～40岁,身高在170～185 cm,体重在50～75 kg的22名男性测试
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院 合肥230009
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针对仿生假肢动作识别问题,提出基于时频广义S变换和VL-MOBP神经网络的下肢动作识别方法.首先用时频广义S变换对年龄在20～40岁,身高在170～185 cm,体重在50～75 kg的22名男性测试者下肢4种表面肌电信号和膝盖弯曲度信号进行多分辨率分析,得到在时间和频率分辨率较好情况下信号时频累计特性曲线,然后提取时频累计特性曲线幅值的均值和标准差作为特征向量,用VL-MOBP神经网络对人体下肢的行走、站立及静坐3种动作进行识别.实验结果表明,提出的下肢动作识别方法能够取得很好的识别效果,平均识别准确度达96.67％,高出小波变换约56％,高出短时傅里叶变换约36％,验证了该方法在动作识别中的有效性.
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