共 9 条
基于多源信息融合的膝上假肢步态识别方法
被引:18
作者:

高云园
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机构: 杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所

佘青山
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机构: 杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所

孟明
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机构: 杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所

罗志增
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机构: 杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所
机构:
[1] 杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所
来源:
基金:
浙江省自然科学基金;
关键词:
表面肌电信号;
腿部角度;
足底压力;
信息融合;
步态识别;
D O I:
10.19650/j.cnki.cjsi.2010.12.007
中图分类号:
TP391.41 [];
学科分类号:
080203 ;
摘要:
为了实现膝上假肢的有效控制,提出基于多源信息融合的步态识别方法。首先通过搭建人体下肢多源运动信息系统获取下肢表面肌电信号、腿部角度信号和足底压力信号。针对获取的信息,采用基于小波变换的空域相关滤波对肌电信号进行消噪并提取信号特征;选择大小腿、膝关节角度作为腿部角度信号特征;将足底压力信号通过阈值法提取有效特征。在特征提取基础上,分别利用BP神经网络和有限状态机对下肢运动信息进行步态识别,并将识别结果进行融合。实验验证了该方法在平地行走、上下楼梯模式下步态识别准确率均达到95%以上。
引用
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页码:2682 / 2688
页数:7
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