基于表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法

摘要：

针对下肢康复训练机器人主动训练阶段患者运动检测实时性、准确性的需求,提出一种基于动态表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法.首先,通过表面肌电信号产生过程数学建模及步态过程中肌肉活动规律分析,给出了基于表面肌电信号强度及其变化特征的步态事件感知原理;其次,以双腿股外侧肌动态表面肌电信号强度及其变化为特征,构建了用于识别支撑和摆动两个步态事件的自适应模糊神经网络模型.实验结果表明:该方法识别结果正确率达95.3％,对足跟触地和脚尖离地事件发生时刻进行识别的平均时间误差分别为21.4 ms和24.5 ms,同时证明,该方法对步态之间表面肌电信号的差异具有较强的鲁棒性.

关键词：表面肌电信号、步态事件、自适应模糊神经网络、康复机器人

所属期刊栏目：27

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划资助项目SS2015AA041002;国家自然科学基金资助重大项目91420301

在线出版日期：2016-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：911-916,924