【摘 要】
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由于sEMG(Surface Electromyography)对肌肉疲劳、不同患者以及电极位移等都非常敏感,设计一种可靠、鲁棒的智能手部康复设备仍然是一项艰巨的工作。为此,提出一种基于深度学
【基金项目】
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江苏省重点研发基金资助项目(BE2016757)
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由于sEMG(Surface Electromyography)对肌肉疲劳、不同患者以及电极位移等都非常敏感,设计一种可靠、鲁棒的智能手部康复设备仍然是一项艰巨的工作。为此,提出一种基于深度学习的康复手势神经解码方法,利用患者前臂的表面肌电信号,通过卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)识别患者的手部运动意图。通过组合特征提取方法,对8通道肌电信号每个通道的信号进行组合特征提取,组合特征包括小波包分解能量特征、时域特征和频域特征共32个特征。将8个通道特征组成一个
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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