【摘 要】
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针对智能假手指尖力控制精度低的问题，提出了一种基于表面肌电（sEMG）和长短时记忆（LSTM）网络的指尖力预测方法。首先，通过搭建的指尖力预测实验平台，同步采集肌电信号和指尖力信号。然后，对采集到不同动作下的sEMG信号进行降噪处理、活动段划分、特征提取，使用反向传播（BP）神经网络和支持向量机（SVM）的方法进行分类。最后，建立表面肌电信号和力（sEMG-F）的映射模型，通过LSTM进行训练预测
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61703270）；
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针对智能假手指尖力控制精度低的问题，提出了一种基于表面肌电（sEMG）和长短时记忆（LSTM）网络的指尖力预测方法。首先，通过搭建的指尖力预测实验平台，同步采集肌电信号和指尖力信号。然后，对采集到不同动作下的sEMG信号进行降噪处理、活动段划分、特征提取，使用反向传播（BP）神经网络和支持向量机（SVM）的方法进行分类。最后，建立表面肌电信号和力（sEMG-F）的映射模型，通过LSTM进行训练预测，并与广义回归神经网络（GRNN）的预测结果进行对比，表明LSTM的指尖力预测误差在1.3～1.7 N,验证了LSTM网络的优越性。
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