【摘 要】
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对截肢者下肢运动意图的准确识别是提高下肢假肢人机交互性能，降低假肢使用者运动能耗的关键。本文基于健康受试者在不同运动模式的下肢表面肌电信号（sEMG）和由六自由度惯性测量单元（IMU）采集到的角速度信号、加速度信号等运动学信号设计了一种面向下肢假肢的运动意图识别方法，并通过髋截肢者的健侧肌电和两侧下肢的运动学数据对上述方法进行可行性和有效性验证。结果表明，该方法能在健康受试者的多源传感信息中选出最
【基金项目】
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国家自然科学基金（62073224）；
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对截肢者下肢运动意图的准确识别是提高下肢假肢人机交互性能，降低假肢使用者运动能耗的关键。本文基于健康受试者在不同运动模式的下肢表面肌电信号（sEMG）和由六自由度惯性测量单元（IMU）采集到的角速度信号、加速度信号等运动学信号设计了一种面向下肢假肢的运动意图识别方法，并通过髋截肢者的健侧肌电和两侧下肢的运动学数据对上述方法进行可行性和有效性验证。结果表明，该方法能在健康受试者的多源传感信息中选出最适于分类的最小特征子集，并在精细KNN分类器中实现对站、平地走、上下楼梯、上下斜坡这6种不同运动意图高达99.2%的识别准确率；同时在髋截肢者这一类高位截肢患者的多源传感信息中依然能筛选出最小特征子集并实现高达99.8%的识别精度，说明了所提出方法的有效性和普遍适用性。
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