时频广义S变换和VL-MOBP神经网络在人体动作识别中的应用

摘要：

针对仿生假肢动作识别问题,提出基于时频广义S变换和VL-MOBP神经网络的下肢动作识别方法.首先用时频广义S变换对年龄在20～40岁,身高在170～185 cm,体重在50～75 kg的22名男性测试者下肢4种表面肌电信号和膝盖弯曲度信号进行多分辨率分析,得到在时间和频率分辨率较好情况下信号时频累计特性曲线,然后提取时频累计特性曲线幅值的均值和标准差作为特征向量,用VL-MOBP神经网络对人体下肢的行走、站立及静坐3种动作进行识别.实验结果表明,提出的下肢动作识别方法能够取得很好的识别效果,平均识别准确度达96.67％,高出小波变换约56％,高出短时傅里叶变换约36％,验证了该方法在动作识别中的有效性.

关键词：时频广义S变换、VL-MOBP神经网络、表面肌电信号、动作识别

所属期刊栏目：34

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2021-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1-9