[发明专利]基于肌电信号GA-Elman的上肢关节角度估计方法

权利要求书

1.基于肌电信号GA-Elman的上肢关节角度估计方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

步骤(1).获取人体上肢肌电信号样本数据，

步骤(2).将步骤(1)获取的原始肌电信号进行硬阈值小波降噪；对降噪后的信号进行小波包变换，选取特定频段子空间，计算小波包能量熵，得到sEMG特征；

所述特征提取方法，具体算法如下：

1)对sEMG信号进行小波包分解，得到第j层每个节点的小波包能量；

D_i，j(n)为第j层第i节点的重建信号，n是采样点的指标；信号的总能量E是每个节点小波包能量的总和；n＝1，2，...，k；

2)在第j层的小波包能量熵定义为：

其中相对小波包能量为P_i，j＝E_i，j/E_j；

E_i，j为第j层第i节的小波包能量熵，E_j为第J层小波包能量熵；

计算特定频率段32～375Hz的小波包能量熵；特定子频带小波包能量香农熵的公式为：

WPESE_i，j＝-E_i，j/E_jlog(p_i，j)

步骤(3).人体上肢肩关节和肘关节预测；

将计算得到的小波包能量熵WPESE_i,j作为输入信号输入到GA-Elman网络预测模型中；通过实验确定GA-Elman网络的拓扑结构，以及遗传算法GA的迭代次数；将采集得到的肌电信号分为训练集和测试集两组，用训练集训练预测网络；得到训练完成的GA-Elman预测模型后，使用测试集来完成人体上肢肩关节和肘关节的预测。

2.根据权利要求1所述的基于肌电信号GA-Elman的上肢关节角度估计方法，其特征在于：步骤(1)具体为：首先通过肌电信号采集仪得到人体上肢相关肌肉肌电信号，再运用能量阈值确定动作的起始位置和终止位置，获得动作肌电信号。