【摘 要】
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设计了一个基于表面肌电信号控制的智能轮椅无障碍人机接口,通过使用CyberLink装置,对前额肌电信号进行获取、分析,利用AR模型对其进行特征提取,并采用贝叶斯正则化与Levenbe
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,重庆邮电大学光电工程学院,
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设计了一个基于表面肌电信号控制的智能轮椅无障碍人机接口,通过使用CyberLink装置,对前额肌电信号进行获取、分析,利用AR模型对其进行特征提取,并采用贝叶斯正则化与Levenberg-Marquardt算法相结合的改进BP神经网络对面部运动模式进行识别,进而控制智能轮椅简单运动.实验结果表明:该方法操作简便,识别率高,实时性好,为运用前额肌电信号控制轮椅的复杂运动奠定了基础.
An intelligent wheelchair accessible human-machine interface based on EMG control is designed. By using the CyberLink device, the pre-EMG signal is acquired and analyzed. The AR model is used to extract the features. Bayesian regularization and Levenberg-Marquardt algorithm is used to recognize facial motion patterns and to control the simple motion of the intelligent wheelchair.The experimental results show that the method is simple and easy to operate, the recognition rate is high and the real-time performance is good. The complex movement laid the foundation.
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