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一种基于深度学习的假手控制方法
- 专利权人:
- 东南大学
- 发明人:
- 徐宝国,张琳琳,宋爱国,何小杭,魏智唯,李文龙,张大林,李会军,曾洪
- 申请号：
- CN201811563220.X
- 公开号：
- CN109730818A
- 申请日:
- 2018.20.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的假手控制方法,包括:对手部动作类型选取;采集运动想象脑电信号,并将其分为训练样本和待测样本;对运动想象脑电信号进行预处理,包括低通滤波和拉普拉斯空间滤波;利用小波变换提取训练样本中特征,生成训练样本的时频二维图像;构建以时频二维图像为输入、以运动想象动作类别为输出的卷积神经网络模型,训练调节参数,及通过多折交叉验证,得到训练后模型;利用小波变换提取待测样本中特征,生成时频二维图像和输入模型得到对应运动想象动作类别并输出,并作为控制指令控制假手完成对应的动作。本发明选取生活中常用的手部动作作为分类目标,更加接近自然状态,具有信息利用更充分、稳定性和准确率更高的特点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
