[发明专利]一种肌电臂环佩戴位置预测方法和系统

摘要

本发明涉及一种肌电臂环佩戴位置预测方法，包括如下步骤：细粒度特征提取步骤，是基于经验模态分解算法，将肌电信号分解为本征模函数分量并对该肌电信号及该分量分别提取时域、频域特征组成位置预测样本；佩戴位置预测步骤，通过肌电臂环采集当前时刻肌电信号，提取该信号细粒度特征，经位置预测模型获取当前时刻的位置预测概率向量，再融合当前时刻之前的历史时刻位置预测概率向量，计算生成当前佩戴位置预测结果。本发明能够提升佩戴位置的预测精度，降低预测误差，具有精准度高、稳定性强的优势。

主权项

1.一种肌电臂环佩戴位置预测方法，其特征在于，包括：步骤1、旋转肌电臂环于某一位置，以采集带有该位置特征的肌电信号，将该肌电信号通过经验模态分解算法分解为本征模函数分量，对该肌电信号及该本征模函数分量分别提取细粒度特征，组成位置预测训练样本，按位置特征组成位置预测训练样本集，使用该位置预测训练样本集利用随机森林算法训练肌电臂环上的位置预测模型；步骤2、提取某一时刻i的肌电信号细粒度特征组成位置预测样本F_i；步骤3、将该位置预测样本F_i输入至肌电臂环上的位置预测模型以获取该时刻i的位置预测概率向量L’_i；步骤4、提取该时刻i之前的历史时刻i‑j的肌电信号细粒度特征组成位置预测样本F_i‑j,步骤5、将该位置预测样本F_i‑j输入至肌电臂环上的位置预测模型得到该历史时刻i‑j的位置预测概率向量L’_i‑j，步骤6、通过L’_i和L’_i‑j得到佩戴位置概率向量，并选择概率最大的位置作为位置预测结果，其中i、j、T为时间参数，j∈[1,2,...,T]，j为正整数。