文档名：表面肌电信号的自适应激活特征提取算法
摘要：为了提高表面肌电(sEMG)-外骨骼系统对多使用者多节点系统的通用性,设计了一种人体sEMG信号的自适应激活特征提取(SAFE)算法.该算法通过创建信号极值点空间(EPS)描述了信号一段时间内整体的能量分布,通过一定判别方式对短期EPS与长期EPS的比较计算获取信号激活特征分数,以便确认当前时刻的肌肉激活状态.该方法摒弃了传统的类参数固定阈值算法需要先验知识的缺陷,具备良好的自适应性和泛用性.实验结果表明:所提方法在外骨骼人机交互系统的应用中可以有效提高运动识别准确率.
作者：李钊 马斌 李海 陈小刚 于朱庭 江海岳 Author：LIZhao MABin LIHai CHENXiaogang YUZhuting JIANGHaiyue
作者单位：中国科学院上海高等研究院,上海200125中国科学院上海高等研究院,上海200125;上海中研久弋科技有限公司,上海201200中国人民解放军65316部队,北京100091中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(8)
分类号：TP212TP391
关键词：表面肌电信号 特征提取 自适应激活特征提取算法 外骨骼系统
Keywords：surfaceelectromyography(sEMG)signal featureextraction self-adaptiveactivationfeatureextraction(SAFE)algorithm exoskeletonsystem
机标分类号：TP391.41R318TP242
在线出版日期：2023年8月25日
基金项目：国家重点研发计划，上海市科委科研计划资助项目表面肌电信号的自适应激活特征提取算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(8)李钊 马斌 李海 陈小刚 于朱庭 江海岳为了提高表面肌电(sEMG)-外骨骼系统对多使用者多节点系统的通用性,设计了一种人体sEMG信号的自适应激活特征提取(SAFE)算法.该算法通过创建信号极值点空间(EPS)描述了信号一段时间内整体的能量分布,通过一定判别方式对...参考文献和引证文献
参考文献
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