【摘 要】
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为了从神经肌肉活动中有效地重建出手写轨迹,提出一种卡尔曼滤波器与长短期记忆网络深度融合的混合模型(KF-LSTM),对手写数字轨迹坐标映射的表面肌电(sEMG)信号进行训练与解
【机 构】
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东华大学机械工程学院,华东理工大学艺术设计与传媒学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51305077);中央高校基本科研业务费专项资金(2232018D3-27);东华大学研究生创新创业能力训练计划(103-06-0041038);浙江省健康智慧厨房系统集成重点实验室开放基金(2014E10014);上海市设计学Ⅳ类高峰学科资助项目(DC17013);东华大学2017年研究生核心课程建设项目(201711)
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为了从神经肌肉活动中有效地重建出手写轨迹,提出一种卡尔曼滤波器与长短期记忆网络深度融合的混合模型(KF-LSTM),对手写数字轨迹坐标映射的表面肌电(sEMG)信号进行训练与解码.招募5名被试,设计了组间实验和组内实验方案,同步采集手写过程中的sEMG和轨迹坐标,构建基于KF-LSTM的手写轨迹预测模型;以决定系数和主观可辨认度作为评价指标,分别与LSTM模型、浅层神经网络(NN)模型以及KF模型的重建结果进行比较.实验结果表明,KF-LSTM模型在组间实验及组内实验中的表现均高于其他3种方法,能有效地提
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