基于sEMG信号的下肢康复动作识别算法

谭智峰; 张磊; 苗娟; 刘剑伟; 陈永源

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基于sEMG信号的下肢康复动作识别算法

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表面肌电信号(sEMG)是一种神经电信号,其能反映神经、肌肉的状态及功能。近年来,越来越多的研究人员对基于sEMG信号的下肢康复动作的问题进行探讨并取得巨大突破。随着深度学习模型的日益成熟,各种模型对sEMG信号下肢康复动作的准确率有明显提升。该文使用基于CNN网络的sEMG信号下肢康复动作识别算法,首先数据预处理过程,选用截止点为20 Hz(低)和450 Hz(高)的有限脉冲响应带通滤波器对sEMG信号进行处理,之后进行特征提取,满足实验数据的需求。最后介绍基于CNN网络的sEMG信号下肢康复动作识别,说明CNN网络的结构以及参数设置。结果显示该文采用的CNN算法具有良好的识别效果。

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来源
《科技创新与应用》 |2023年第34期|37-40|共4页
作者
谭智峰; 张磊; 苗娟; 刘剑伟; 陈永源;
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作者单位

山东信息职业技术学院;

山东泽普医疗科技有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
CNN模型; 深度学习; SEMG信号; 运动肌肉群; 康复动作;

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