基于神经网络传统太极拳动作的识别分析

摘要：

检测传统太极拳长期练习者和短期练习者的典型动作"搂膝拗步"的肌电信号,分析行拳过程中上肢、下肢以及躯干的主要肌肉的肌电信号的变化.根据传统太极拳行拳的规律和要点,对检测的肌电信号进行除噪、提取特征值、建立BP神经网络模型等手段,并对长期练习者和短期练习者的动作模式进行分类识别分析.实验结果表明,长期练习者在行拳过程中,身体左侧右侧分别呈现出"左实右虚"以及"右实左虚"的状态,以及肢体上呈现出"节节贯穿"的特点;相比于长期练习者的动作识别率,短期练习者的动作识别率较低,不同动作之间特征值不突出,动作区分度较低;长期和短期练习者肌电信号特征值之间存在明显的差别,通过动作识别率能够得到区分,可以为练习者水平提升提供指导和依据.

关键词：传统太极拳、神经网络、分类识别、表面肌电图

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.4;TM930.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：创新方法在河北大学创新创业教育中的推广示范资助项目172476163D

在线出版日期：2021-04-01（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：257-265