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时频广义S变换和VL-MOBP神经网络在人体动作识别中的应用 被引量：3
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作者 尹柏强 邓影 +3 位作者 王署东 胡增超 李兵 佐磊 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期1-9,共9页
针对仿生假肢动作识别问题,提出基于时频广义S变换和VL-MOBP神经网络的下肢动作识别方法。首先用时频广义S变换对年龄在20~40岁,身高在170~185 cm,体重在50~75 kg的22名男性测试者下肢4种表面肌电信号和膝盖弯曲度信号进行多分辨率分析... 针对仿生假肢动作识别问题,提出基于时频广义S变换和VL-MOBP神经网络的下肢动作识别方法。首先用时频广义S变换对年龄在20~40岁,身高在170~185 cm,体重在50~75 kg的22名男性测试者下肢4种表面肌电信号和膝盖弯曲度信号进行多分辨率分析,得到在时间和频率分辨率较好情况下信号时频累计特性曲线,然后提取时频累计特性曲线幅值的均值和标准差作为特征向量,用VL-MOBP神经网络对人体下肢的行走、站立及静坐3种动作进行识别。实验结果表明,提出的下肢动作识别方法能够取得很好的识别效果,平均识别准确度达96.67%,高出小波变换约56%,高出短时傅里叶变换约36%,验证了该方法在动作识别中的有效性。 展开更多
关键词 时频广义S变换 VL-MOBP神经网络 表面肌电信号 动作识别
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