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简约支持向量机分类算法在下肢动作识别中的应用研究 被引量：16
1
作者 吴剑锋 吴群 孙守迁 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期433-438,共6页
为提高多模式人体下肢动作识别的准确性,提出了一种基于简约支持向量机算法的下肢动作识别方法。通过动作分解将人体日常下肢动作行为分解为不同的动作片段以组成识别目标集;以下肢肌肉表面肌电信号为信息源,综合短时统计时域特征值和Ma... 为提高多模式人体下肢动作识别的准确性,提出了一种基于简约支持向量机算法的下肢动作识别方法。通过动作分解将人体日常下肢动作行为分解为不同的动作片段以组成识别目标集;以下肢肌肉表面肌电信号为信息源,综合短时统计时域特征值和Mallat小波时频域特征值建立识别特征向量空间;采用核聚类简化的方法降低计算复杂度,提高算法的鲁棒性。起立、平地常速行走以及上下楼梯等四个日常下肢动作识别实验的结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 下肢动作识别 表面肌电信号 支持向量机 多元分类
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一种面向下肢假肢的运动意图识别方法及验证 被引量：2
2
作者 唐易 陈奕希 +1 位作者 喻洪流 石萍 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2023年第5期598-606,共9页
对截肢者下肢运动意图的准确识别是提高下肢假肢人机交互性能,降低假肢使用者运动能耗的关键。基于健康受试者在不同运动模式的下肢表面肌电信号(sEMG)和由六自由度惯性测量单元(IMU)采集到的角速度信号、加速度信号等运动学信号设计了... 对截肢者下肢运动意图的准确识别是提高下肢假肢人机交互性能,降低假肢使用者运动能耗的关键。基于健康受试者在不同运动模式的下肢表面肌电信号(sEMG)和由六自由度惯性测量单元(IMU)采集到的角速度信号、加速度信号等运动学信号设计了一种面向下肢假肢的运动意图识别方法,并通过髋截肢者的健侧肌电和两侧下肢的运动学数据对上述方法进行可行性和有效性验证。结果表明,该方法能在健康受试者的多源传感信息中选出最适于分类的最小特征子集,并在精细K最近邻(KNN)分类器中实现对站、平地走、上下楼梯、上下斜坡这6种不同运动意图高达99.2%的识别准确率;同时在髋截肢者这一类高位截肢患者的多源传感信息中依然能筛选出最小特征子集并实现高达99.8%的识别精度。实验结果说明了所提出方法的有效性和普遍适用性。 展开更多
关键词 下肢运动意图识别 特征筛选 多源传感信息融合 表面肌电 髋截肢
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基于优化模糊加权核极限学习机的下肢运动识别方法 被引量：2
3
作者 赵翔 涂娟 黄紫娟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期621-626,共6页
为了提高基于表面肌电信号下肢运动识别的准确性,提出了一种优化模糊加权核极限学习机(Kernel-based Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine,KFWELM)的下肢运动识别方法。首先提取表面肌电信号的时域、频域、非线性特征,使用局部Fis... 为了提高基于表面肌电信号下肢运动识别的准确性,提出了一种优化模糊加权核极限学习机(Kernel-based Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine,KFWELM)的下肢运动识别方法。首先提取表面肌电信号的时域、频域、非线性特征,使用局部Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)和局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)进行特征降维处理,以减少原特征的信息丢失;其次,采用改进高斯量子粒子群算法(Gaussian Quantum Particle Swarm Optimization,GQPSO)优化KFWELM的正则化系数和核参数;最后进行决策级自适应融合得到分类结果。利用UCI数据库中的数据集进行算法验证,健康人群和患病人群下肢运动分类的平均准确率分别为96.6%和92.8%。实验表明,所提出的方法提高了下肢运动分类的准确率和有效性。 展开更多
关键词 表面肌电信号 下肢运动识别 高斯量子粒子群算法 模糊加权核极限学习机
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