基于BP神经网络的表面肌电信号模式分类的研究

被引：19

作者：

王人成

黄昌华

李波

金德闻

张济川

机构：

[1] 清华大学!,清华大学!,清华大学!,清华大学!,清华大学!

来源：

关键词：

神经网络; 表面肌电信号; 模式分类; 肌电假肢;

D O I：

暂无

中图分类号：

R197.39 [医疗器械与设备];

学科分类号：

摘要：

将神经网络与AR模型相结合提出了一种表面肌电信号模式分类算法。该算法能成功地从腕伸肌和腕屈肌的两道表面肌电信号中识别脱伸、腕屈、腕内旋和腕外旋四种运动模式。实验结果表明：用AR模型参数作BP网输入的肌电模式分类器，运行速度快、识别率高、鲁棒性好，在假肢等人一机仿生系统的控制中具有很好的应用前景。

引用

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