基于多模态信号的步态参数自适应拟合方法
- 专利权人:
- 发明人:
- 李春光,刘明翰,祝宇飞
- 申请号：
- CN202211717061.0
- 公开号：
- CN115687898A
- 申请日:
- 2022.12.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于多模态信号的步态参数自适应拟合方法，方法包括获取脑皮层血红蛋白信号、下肢表面肌电信号和步态参数；对其进行数据预处理，对脑皮层血红蛋白信号和下肢表面肌电信号进行数据同步处理；对信号进行特征提取和特征筛选；利用特征对LSTM模型进行训练，建立拟合步态参数的最优回归模型，其中拟合的步态参数包括步速参数和步长参数。本发明通过融合大脑血红蛋白信息和下肢表面肌电信息，建立拟合连续步态参数的LSTM回归模型，步态参数拟合的均方误差小于6%，决定系数结果高于86%，实现基于脑血氧信息和肌电信息的连续运动参数解码，有利于助力助行设备在医疗康复领域得到广泛应用。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
