[发明专利]一种假肢关节运动耦合驱动信号的采集运算方法无效
申请号: | 201410132440.2 | 申请日: | 2014-04-02 |
公开(公告)号: | CN103908361A | 公开(公告)日: | 2014-07-09 |
发明(设计)人: | 韩晓新 | 申请(专利权)人: | 韩晓新 |
主分类号: | A61F2/70 | 分类号: | A61F2/70 |
代理公司: | 常州市维益专利事务所 32211 | 代理人: | 何学成 |
地址: | 213000 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 假肢 关节 运动 耦合 驱动 信号 采集 运算 方法 | ||
1.一种假肢关节运动耦合驱动信号的采集运算方法,是基于多维AR模型的EMG信号解码技术实现的,其特征包括以下步骤:
第一步:测量EMG信号之间的通道i数据;记为(i=1,…,n,n为通道数),
第二步:通过mAR模型对第一步所采集的EMG信号进行特征分析;
Xk=A1Xk-1+A2Xk-2+...+ApXk-p+ek
所述是n维随机状态矢量,为模型的系数矩阵,ei为n维残差向量,p为mAR模型的阶数,k为采样时刻,
所述mAR模型可表示为矩阵形式:
所述mAR模型的系数矩阵可由最小二乘法求得:
A=bXT(XXT)-1
所述在mAR模型中,每个系数矩阵Aj(j=1,…,p)中包含n2个参数,因此p阶、n维AR模型共有p·n2个参数,
第三步:通过LDA算法程序对第二步中分析出的mAR模型的72维参数特征向量进行降维处理,得到7维特征向量;
第四步:采用BP网络作为动作模式分类器,网络节点数为k-10-8(k=7为输入模式向量维数,输出层节点数8为动作模式数),隐层结点数10,为了便于比较分析,采用标量AR模型(sAR模型)对6通道EMG信号分别建模,sAR模型阶数为4,同样采用LDA方法对24(4×6)维参数向量降维,并利用神经网络进行分类。
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