【摘 要】
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针对表面肌电信号单一特征进行动作意图识别准确率低的问题,提出一种利用表面肌电信号多特征融合的动态自适应神经网络算法,实现8种下肢运动意图的准确识别.采集8种下肢动作的表面肌电信号,利用小波基函数对原始信号进行降噪处理,提取时域、小波变换和样本熵的原始特征参数.对原始特征进行主成分分析,降低特征维度,使用改进的差分进化算法优化各个特征的权重值;针对传统BP神经网络梯度下降法收敛速度慢的问题,使用动态自适应学习率的神经网络算法代替传统BP神经网络识别方法,既提升了模型的收敛速度,又提高了运动意图识别的准确率.
【机 构】
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天津科技大学 机械工程学院,天津 300222;天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室,天津 300222;天津科技大学 机械工程学院,天津 300222
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针对表面肌电信号单一特征进行动作意图识别准确率低的问题,提出一种利用表面肌电信号多特征融合的动态自适应神经网络算法,实现8种下肢运动意图的准确识别.采集8种下肢动作的表面肌电信号,利用小波基函数对原始信号进行降噪处理,提取时域、小波变换和样本熵的原始特征参数.对原始特征进行主成分分析,降低特征维度,使用改进的差分进化算法优化各个特征的权重值;针对传统BP神经网络梯度下降法收敛速度慢的问题,使用动态自适应学习率的神经网络算法代替传统BP神经网络识别方法,既提升了模型的收敛速度,又提高了运动意图识别的准确率.实验结果表明,采用多特征融合的自适应神经网络模型识别8种下肢运动意图,平均识别准确率达到94.89％,比单特征的BP神经网络方法识别准确率提高10％以上,动作的识别时间只需要280 ms.该方法在300 ms内可实现对下肢动作的识别,能够达到运动意图识别的要求.
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