【摘 要】
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传统下肢假肢运动意图识别常用多模态传感器采集残肢侧运动信息,通过手动提取特征,带有一定的复杂性以及转换模式识别具有滞后性。提出了一种基于端到端的深度学习智能下肢假
【基金项目】
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安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxbjZD26)资助
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传统下肢假肢运动意图识别常用多模态传感器采集残肢侧运动信息,通过手动提取特征,带有一定的复杂性以及转换模式识别具有滞后性。提出了一种基于端到端的深度学习智能下肢假肢运动意图识别方法,重新定义了单侧下肢截肢者的运动模式,采用单惯性传感器,采集健肢侧位于摆动相的时序数据,选用长短时记忆神经网络自动提取特征,并对下肢假肢运动意图进行识别。实验结果表明,5类稳态模式:平地行走、上楼、下楼、上坡和下坡的识别率为98.17%,加入8类转换模式后,识别率达到96.68%。提出的方法在下肢假肢识别性能上有较大提升,帮助截
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