利用健肢sEMG信號對康復機械腿進行映射控制
摘要：研究了利用健肢表面肌電信號(sEMG)信號控制康復機械腿的問題。首先采集健全人在沿直線自然行走狀態下,下肢八塊肌肉的表面肌電信號和髖、膝、踝三個關節在矢狀面內的關節角度信號,并對信號進行預處理、特征提取和標準化等操作;然后,建立了一個BP神經網絡模型進行訓練,將訓練得到的神經網絡模型用于關節角度的預測;最后以處理后的肌電信號作為模型輸入,模型輸出值經過移動均值濾波得到最終的關節角度預測值。再將此預測值作為機械腿的控制信號,實現機械腿的實時控制。實驗結果顯示,下肢三關節實際測量角度和預測值平均均方差(RMSE)為5.8295,平均皮爾遜相關系數(γ)為0.9312,可以較好實現機械腿的實時控制。
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