目的分析基于表面肌电图人体运动意图识别的研究方法和识别效果。方法检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据、维普数据库建库至2020年12月文献,筛选基于表面肌电图的人体运动意图识别实验研究,提取相关数据,进行描述性分析...目的分析基于表面肌电图人体运动意图识别的研究方法和识别效果。方法检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据、维普数据库建库至2020年12月文献,筛选基于表面肌电图的人体运动意图识别实验研究,提取相关数据,进行描述性分析。结果根据采用的方法,运动意图识别可分为3类:基于肌肉骨骼模型的运动意图识别、基于传统机器学习的运动意图识别和基于深度学习的运动意图识别。结论单一基于表面肌电信号的方法难以完全彻底地估计所有运动意图。开发精确和实时的人体运动意图识别方法仍有待进一步研究。展开更多
文摘目的分析基于表面肌电图人体运动意图识别的研究方法和识别效果。方法检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据、维普数据库建库至2020年12月文献,筛选基于表面肌电图的人体运动意图识别实验研究,提取相关数据,进行描述性分析。结果根据采用的方法,运动意图识别可分为3类:基于肌肉骨骼模型的运动意图识别、基于传统机器学习的运动意图识别和基于深度学习的运动意图识别。结论单一基于表面肌电信号的方法难以完全彻底地估计所有运动意图。开发精确和实时的人体运动意图识别方法仍有待进一步研究。
