SEMG信号

作品数：46被引量：273H指数：9
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基于自适应VMD的sEMG信号识别研究
《电子器件》2025年第1期25-30,共6页胡家铭 曾庆军 韩春伟 周成诚 
国家自然科学基金项目(11574120);江苏省产业前瞻与共性关键技术项目(BE2018103)。
针对表面肌电(sEMG)信号噪声导致基于sEMG信号的手势识别准确率不高的问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的sEMG信号手势识别算法。首先,采用AVMD算法和改进小波阈值对sEMG信号进行降噪;然后提取sEMG信号的均值和模糊熵作为...
关键词：手势识别 表面肌电信号 自适应变分模态分解 信号降噪 
基于sEMG信号的人体下肢空间运动意图识别
《机械设计与研究》2024年第6期84-87,96,共5页邹锋 胡庆龙 赵祥欣 张敏 冯永飞 
宁波市国际合作项目(2023H014);国家自然科学基金资助项目(52305025)。
在目前的下肢康复机器人研究领域中,绝大多数研究集中在矢状面内的运动康复,而缺乏有效识别人体下肢在多维空间中运动意图识别方法。首先设计并研制了一种能够模拟多维空间运动的新型下肢康复训练机构。在此基础上,对下肢肌肉分布与运...
关键词：康复机器人 下肢空间运动 运动意图识别 主动控制策略 
基于sEMG信号几何特征的肌肉疲劳分类
《传感器与微系统》2024年第7期145-148,共4页曹震 吕东澔 张勇 张鹏 姚贺龙 
内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019BS06004,2020LH06006);国家自然科学基金资助项目(62263026)。
为了更好地区分肌肉疲劳程度,本文通过小波变换的方法,分析不同频段中表面肌电(sEMG)信号的能量变化情况,提取信号几何特征,对肌肉非疲劳和疲劳状态进行区分。从几何边界区域中提取周长、面积、圆度特征,分析几何特征变化情况。同时,使...
关键词：表面肌电信号 几何特征 肌肉疲劳 疲劳分类 
基于sEMG信号的下肢康复动作识别算法被引量：1
《科技创新与应用》2023年第34期37-40,共4页谭智峰 张磊 苗娟 刘剑伟 陈永源 
潍坊市科技局项目(2021TSGC1260)。
表面肌电信号(sEMG)是一种神经电信号,其能反映神经、肌肉的状态及功能。近年来,越来越多的研究人员对基于sEMG信号的下肢康复动作的问题进行探讨并取得巨大突破。随着深度学习模型的日益成熟,各种模型对sEMG信号下肢康复动作的准确率...
关键词：CNN模型 深度学习 SEMG信号 运动肌肉群 康复动作 
基于sEMG信号和BPNN算法的机械臂控制系统设计被引量：2
《机床与液压》2023年第19期106-111,共6页韩团军 张晶 黄朝军 王桂宝 
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);陕西省教育厅专项科研计划(18JK0154);陕西理工大学科研基金项目(SLGKYXM2308);陕西省科技厅研究项目(2022GY-122)。
为了解决市场康复假肢功能单一、使用效果极差和价格昂贵等缺点,提出一种基于表面肌电信号的机械手控制系统。该系统主要分为两部分:一部分是基于Cortex-M4系列的肌电信号采集、预处理、BP神经网络分类的信号处理系统;另一部分是基于Cor...
关键词：表面肌电信号 BP神经网络 机械臂 控制系统 
基于ISSA-VMD和二代小波的sEMG信号降噪研究被引量：4
《电子测量技术》2023年第2期93-100,共8页吴田 蔡豪 梁加凯 徐勇 黄梦婷 王南极 
国家自然科学基金(51807110)项目资助
表面肌电(sEMG)信号是一种可以有效表征肌肉活动的弱生理信号,采集过程中易受到多种噪声干扰。为解决变分模态分解(VMD)参数经验设置的问题,并进一步消除sEMG信号中的噪声,提出了一种基于改进麻雀算法(ISSA)优化VMD和二代小波阈值法相...
关键词：表面肌电信号 麻雀算法 变分模态分解 二代小波 相关分析 
基于肌电特征K值的穿戴式膝关节运动疲劳的监测系统研究
《软件工程与应用》2022年第5期915-929,共15页陈小月 卢小龙 郭旭东 郝又国 
为了对运动和康复训练过程中膝关节疲劳的评定提供科学依据,对肌疲劳引起的继发关节损伤起到预防作用,开发了基于表面肌电(sEMG)信号的穿戴式膝关节运动疲劳监测系统。通过采集受试者在疲劳前后股四头肌的sEMG信号,对其采用基于样本熵...
关键词：SEMG信号 样本熵 肌电特征K值 膝关节运动疲劳 实时监测 
表面肌电信号驱动手部运动的机器学习表征与识别被引量：3
《医用生物力学》2021年第S01期353-353,共1页张瑞轩 郭媛 王瑞雪 刘晓杰 张绪树 
国家自然科学基金项目,11972243,11772214
目的采集前臂表面肌电(sEMG)信号和手部运动数据,通过机器学习,表征并识别志愿者手部运动模式,建立手部运动与前臂sEMG信号关系;将识别的sEMG信号转化为手部关节运动轨迹,构建sEMG信号驱动的手部运动模型。方法选取20名健康志愿者,获取...
关键词：表面肌电信号 手部运动 机器学习 SEMG信号 运动数据 运动捕捉系统 关节运动轨迹 健康志愿者 
基于CNN模型的sEMG信号手势动作识别算法被引量：3
《电子质量》2021年第1期6-9,共4页王逸桐 许成哲 
表面肌电信号是利用表面电极然后记录的肌肉运动产生的生物电信号,表面肌电信号可以用来反映神经、肌肉的状态及功能。科学技术日益发展的今天,越来越多的研究人员针对基于sEMG的手部动作的问题进行探讨。截至目前,在体能训练、身体康...
关键词：CNN模型 深度学习 手势动作 SEMG信号 Ninapro 
基于长短期记忆模型的外骨骼实时步态分类被引量：1
《广西大学学报（自然科学版）》2020年第5期1171-1179,共9页郭子铭 宋春宁 王灿 
国家自然科学基金资助项目(51767005,2017YBF1302303);广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFAA380328)。
外骨骼机器人作为一种创新的辅助技术正在蓬勃发展,它可以帮助偏瘫患者康复以再次行走。针对外骨骼机器人,提出了一种基于表面肌电图(sEMG)信号的长短期记忆模型(LSTMM)来识别4种不同的步态阶段。其中包括脚跟着地(HS)、脚掌着地(FF)、...
关键词：长期短期记忆 步态分类 SEMG信号 鲁棒性 
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