【摘 要】
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传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下
【机 构】
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安庆师范大学数学与计算科学学院; 安徽省智能感知与计算重点实验室; 安庆师范大学计算机与信息学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(11471093);教育部“云数融合科教创新”基金(2017A09116);安徽省科技重大专项(18030901021);安徽省高校优秀拔尖人才培育项目(gxbjZD26)资助
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传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢侧处于摆动相的时序数据。选择高斯混合-隐马尔可夫模型作为分类器,对下肢假肢的运动意图进行识别。实验结果表明,该算法在模式空间中的一组基模式:平地行走、上坡、下坡、上楼和下楼5种稳态模式中,识别率达到98. 99%,在包含5种稳态模式和8类转换模式的13类运动模式中的识别率可达到96. 92%。所提出的方法可以在下肢假肢运动意图识别性能上有较大提升,帮助单侧下肢截肢者实现自然、流畅、稳定的行走。
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