【摘 要】
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肌电信号的采集和分析是外骨骼式康复机器人关节预测控制的重要基础之一。肌电信号数据量大并且复杂,相关性较高,信号处理通用性和高效性低,分析和预测人体运动信息误差大。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51275282）
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肌电信号的采集和分析是外骨骼式康复机器人关节预测控制的重要基础之一。肌电信号数据量大并且复杂,相关性较高,信号处理通用性和高效性低,分析和预测人体运动信息误差大。采用最大自主等长收缩标准化处理算法,大大提高了表面肌电信号的通用性和泛化能力,并基于主成分分析方法,对肌电信号降维处理,利用神经网络实现与下肢的映射分析。实验结果表明,通过对比分析不同的降维处理方式,主成分降维后处理的肌电信号平均相关性达0.93,利用神经网络预测人体正常行走的下肢三关节运动角度,具有良好的可重复性和较高的精度,可以实现人体下肢肌
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