典型文献
基于肌电信号和极限学习机的下肢关节运动预测
文献摘要：
为判断下肢障碍患者的运动意图,通过外骨骼进行康复训练,分析表面肌电信号与下肢关节运动的关系.提取表面肌电信号的均方根(root mean square,RMS)、绝对值均值(mean absolute value,MAV)、波形长度(waveform length,WL)和方差(variance,VAR)作为特征输入信号,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立表面肌电信号与下肢关节角度之间的映射关系;对输出结果进行优化滤波以降低模型的误差,实现对下肢膝关节角度连续变化的预测.与传统的反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基神经网络预测结果进行对比,结果证明:极限学习机在通过表面肌电信号预测下肢关节角度变化中有更高的精度.
文献关键词：
表面肌电信号;极限学习机;多特征提取;关节角度
中图分类号：
作者姓名：
石永杰;高学山;罗定吉;吕佳乐;吕鹏飞;刘欢;车红娟;赵鹏;牛军道;郝亮超
作者机构：
广西科技大学电气与信息工程学院,广西 柳州 545000;北京理工大学机电学院,北京 100081;广西科技大学机械与交通工程学院,广西 柳州 545000
文献出处：
引用格式：
[1]石永杰;高学山;罗定吉;吕佳乐;吕鹏飞;刘欢;车红娟;赵鹏;牛军道;郝亮超-.基于肌电信号和极限学习机的下肢关节运动预测)[J].兵工自动化,2022(02):87-91,96
A类：
B类：
极限学习机,关节运动,运动预测,运动意图,外骨骼,康复训练,表面肌电信号,root,mean,square,RMS,absolute,value,MAV,waveform,length,WL,variance,VAR,extreme,learning,machine,ELM,下肢关节角度,映射关系,输出结果,膝关节角度,反向传播,back,propagation,径向基神经网络,神经网络预测,信号预测,多特征提取
AB值：
0.315887
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