【摘 要】
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为提高基于表面肌电信号的人体腰背动作识别率,提出一种基于小波包能量与改进NARX神经网络的分类识别新方法.利用小波包变换对动作部位进行表面肌电信号特征提取,并采用改进N
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093上海长征医院,上海200003;
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为提高基于表面肌电信号的人体腰背动作识别率,提出一种基于小波包能量与改进NARX神经网络的分类识别新方法.利用小波包变换对动作部位进行表面肌电信号特征提取,并采用改进NARX神经网络进行分类识别.选取8名实验者分别在扭腰、弯腰、侧弯腰3种动作下进行表面肌电信号数据采集,选择db4小波包函数对信号进行6层分解,得到第6层64个频带的小波包分解系数,代表各个动作信息的特征向量,作为改进NARX神经网络的输入进行分类识别.对照实验组中,改进NARX神经网络的识别率较高,总体识别率达到96.7％.实验结果表明,利用该识别方法对腰部动作进行分类识别,分类准确,且识别率更高.
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