基于sEMG和LSTM的下肢连续运动估计

来源 :东北大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fashion_darling

【摘要】

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针对下肢助力外骨骼的连续运动控制问题,提出了一种基于表面肌电信号(sEMG)与长短时记忆(LSTM)网络的连续运动估计方法.通过LSTM对肌电-运动的映射关系进行训练分析,基于奇异

【作者】

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王斐魏晓童秦皞

【机构】

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东北大学机器人科学与工程学院

【出处】

：

东北大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年3期

【关键词】

：

表面肌电信号长短时记忆网络主元分析算法连续运动估计实时性 surface electromyography(sEMG)long-short-term m

【基金项目】

：

辽宁省自然科学基金资助项目(20180520007),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N172608005,N182612002).

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针对下肢助力外骨骼的连续运动控制问题,提出了一种基于表面肌电信号(sEMG)与长短时记忆(LSTM)网络的连续运动估计方法.通过LSTM对肌电-运动的映射关系进行训练分析,基于奇异值分解特征值矩阵的误差算法获取主元分析(PCA)算法的主成分数量(降维维度),实现了对下肢三个关节在矢状面内的连续运动估计,且提高了连续运动估计的实时性.通过与传统网络支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络训练结果的对比分析,证明了LSTM网络在下肢连续运动预测中的优越性.

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