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基于不同负载下sEMG的肩肘关节角度预测研究
《机械制造与自动化》2025年第2期22-26,共5页陆浩琪 郭佳乐 陈劲舟 殷正龙 左敦稳 
江苏省科研与实践创新计划项目(SJCX22_0097)。
为解决外骨骼自身质量对关节角度预测准确性影响的问题,探究不同负载对基于肌电信号的关节角度预测模型精度的影响并确定最佳负载大小。采集不同负载下的表面肌电信号,提取时域特征值作为特征输入信号,通过BP神经网络、支持向量机进行训...
关键词：上肢负载 表面肌电信号 BP神经网络 支持向量机 角度预测 
基于PSO优化ELM手腕动作sEMG识别方法
《淮北师范大学学报(自然科学版)》2025年第1期51-55,共5页景甜甜 李昊 高婷 董必春 
安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2021JD23);安徽省高校杰出青年科学研究项目(2022AH020025);安徽建筑大学科学研究项目(KJ223013);安徽省建筑声环境重点实验室开放课题/主任基金项目(AAE2021ZR01)。
为提高人体手腕动作识别准确率,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机动作模式识别新方法。通过虚拟仪器采集人体手腕内翻、外翻、握拳、展拳4种动作对应肌电信号,通过小波分析方法构造其特征矢量,然后利用特征矢量对极限学习机进行训...
关键词：表面肌电信号 模式识别 粒子群算法 极限学习机 
基于深度学习的sEMG手指关节角度估计方法研究
《信息与电脑》2025年第5期47-49,共3页施晨雨 王宇春 
黑龙江省省属本科高校基本科研业务费科研项目(项目编号:2018-KYYWF-0943);黑龙江省卫生健康委立项科研课题(项目编号:2019-287);佳木斯大学优秀学科团队项目(项目编号:JDXKTD-2019008);佳木斯大学教育教学改革研究项目(项目编号:2021JY1-49)。
在人机交互领域,表面肌电信号(Surface Electromyography,s EMG)被广泛用于连续运动估计,但现有方法在非线性建模方面存在局限。为此,文章研究了CNN-LKN模型,该模型利用跳跃连接与门控机制提取s EMG的特征,并结合长短期记忆网络(Long Sh...
关键词：深度学习 表面肌电信号 LSTM 卡尔曼滤波器 
基于sEMG的挖掘机驾驶员肌肉疲劳分析
《机械工程与自动化》2025年第1期7-9,共3页白伟 辛运胜 潘深圳 董青 张倩 苏妮娜 
山西省科技重大专项项目(20181102002);山西省应用基础研究计划(201901D211288);山西省高等教育科技创新项目(2019L0649);太原科技大学博士科研基金(W20222006);山西省研究生优秀创新项目(2021Y694)。
针对驾驶员上车过程容易引起肌肉疲劳和损伤的问题,提出了通过肌电实验测试表面肌电信号判断驾驶员疲劳的方法。选取上车方向(D1、D2、D3)、左手抓握位置(G1、G2、G3、G4、G5)、腿部上车次序(L1、L2)为实验变量,采集10名被试者在30组变...
关键词：挖掘机驾驶员 肌肉疲劳 表面肌电信号 时域分析 频域分析 
3D printable and myoelectrically sensitive hydrogel for smart prosthetic hand control
《Microsystems & Nanoengineering》2025年第1期211-224,共14页Jinxin Lai Longya Xiao Beichen Zhu Longhan Xie Hongjie Jiang 
supported by the National Natural Science Foundation of China(grant numbers 42177440 and 52075177);the National Key Research and Development Program of China(Grant No.2021YFB3301400).
Surface electromyogram(sEMG)serves as a means to discern human movement intentions,achieved by applying epidermal electrodes to specific body regions.However,it is difficult to obtain high-fidelity sEMG recordings in ...
关键词：myoelectrically sensitive hydrogels discern human movement intentionsachieved Myoelectric sensing semg electrodes applying epidermal electrodes d printing surface electromyogram semg serves HYDROGEL 
基于DTW算法的sEMG手势识别控制系统设计
《现代电子技术》2025年第2期131-136,共6页韩团军 雷栋元 黄朝军 卢超 
国家自然科学基金项目(61972239);陕西省教育厅专项科学研究计划项目(18JK0160);陕西理工大学科研基金项目(SLG2118);陕西省教育厅专项科研计划(18JK0154)。
人体在运动过程中会产生微弱的生物电信号,其中蕴含着大量的控制信息。为了使用生物电信号中的信息控制机械臂动作,提出一种基于DTW算法的sEMG手势识别控制系统,利用该系统对采集的原始信号进行滤波和放大。为了确定有效的sEMG,采用移...
关键词：手势识别 DTW算法 表面肌电图(sEMG) 特征提取 机械臂 手势检测 
基于深度学习的sEMG与EEG运动意图识别研究进展
《科技创新与应用》2025年第2期1-10,共10页陈伟聪 赖昌生 
随着人口老龄化、残疾人群增加、慢性病患者增多,我国康复医疗服务的需求持续上升,而康复意识薄弱,康复医学教育发展滞后,康复专业人员缺乏、康复资源紧缺及分配不均等现状,使得我国康复治疗供需矛盾极其突出。目前由康复治疗师一对一...
关键词：人工智能 深度学习 康复机器人 表面肌电 脑机接口 
基于MPCNN模型的sEMG快速迁移学习的手势识别应用研究
《计算机工程》2025年第1期304-311,共8页易鹏 杨晔 严仕嘉 
国家自然科学基金(51605298)。
为解决个体间差异性的问题并提高手势识别技术的普适性,提出基于多并行卷积神经网络(MPCNN)的迁移学习策略,旨在实现基于表面肌电信号的高效手势识别。MPCNN通过并行架构和优化的迁移学习机制,对比以往的卷积神经网络(CNN)迁移框架以更...
关键词：迁移学习 表面肌电信号 手势识别 深度学习 卷积神经网络 肌电控制 
基于ANYBODY骑行仿真的康复训练装置设计
《设计》2024年第23期75-79,共5页李旭 王旭鹏 赵嘉鑫 
教育部青年基金(21XJC760003);陕西省青年杰出人才支持计划配套基金(106-451420001);装备预研共用技术和领域基金(106-418321001)。
由于传统骑行训练装置运动轨迹极限值偏低,导致下肢康复训练效果不足,为了满足膝关节术后患者康复训练需求,提出一种能实现类三角形运动轨迹特点的可变曲柄下肢骑行训练装置,满足用户康复训练需求。通过分析用户人群特征与需求,发现市...
关键词：AnyBody 骑行训练装置 可变曲柄 SEMG 辅助康复 
基于sEMG的物料分拣作业肌肉疲劳研究
《人类工效学》2024年第6期49-54,共6页肖楠 程阳 赵彩俊 左华丽 易灿南 李开伟 
湖南省教育厅大学生创新训练计划项目(202211528084);湖南省教育厅大学生创新训练计划项目(S202411528158)。
目的探讨作业时间对分拣作业人员肌肉疲劳的影响,探究物料分拣作业中作业人员肌肉疲劳发展机理,旨在为快递站、工厂等流水线分拣作业人员缓解肌肉疲劳方法的制定提供一定的参考。方法设计物料分拣实验,招募8名在校大学生作为受测者,实...
关键词：职业工效 物流工程 人工物料分拣 肌肉疲劳 表面肌电 最大提举肌力 职业健康 快递 
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