利用健肢sEMG信号对康复机械腿进行映射控制
摘要：研究了利用健肢表面肌电信号(sEMG)信号控制康复机械腿的问题。首先采集健全人在沿直线自然行走状态下,下肢八块肌肉的表面肌电信号和髋、膝、踝三个关节在矢状面内的关节角度信号,并对信号进行预处理、特征提取和标准化等操作;然后,建立了一个BP神经网络模型进行训练,将训练得到的神经网络模型用于关节角度的预测;最后以处理后的肌电信号作为模型输入,模型输出值经过移动均值滤波得到最终的关节角度预测值。再将此预测值作为机械腿的控制信号,实现机械腿的实时控制。实验结果显示,下肢三关节实际测量角度和预测值平均均方差(RMSE)为5.8295,平均皮尔逊相关系数(γ)为0.9312,可以较好实现机械腿的实时控制。
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系工业控制计算机杂志社
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