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基于自适应长短时记忆网络的肘关节收缩肌力估计方法
- 专利权人:
- 中国科学院合肥物质科学研究院
- 发明人:
- 高理富,陆伟,李泽彬,余田田
- 申请号：
- CN202010830177.X
- 公开号：
- CN111772669A
- 申请日:
- 2020.08.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及基于自适应长短时记忆网络的肘关节收缩肌力估计方法，包括：获取肘关节原始肌音信号；得到肌音信号非线性序列和肌音信号非平稳序列；组成肌音信号非线性子序列集；计算各肌音信号非线性子序列的平均绝对值和均方根，组成平均绝对值特征序列和均方根特征序列；构建长短时记忆网络模型并训练；将测试集输入至训练完成的长短时记忆网络模型以完成肘关节肌力估计，并对估计结果的准确性进行对比。本发明通过对肘关节肌肉的肌音信号作为研究对象，有效解决了肌电信号、脑电信号等其他生物信号存在的抗扰性低、采集过程复杂、易损伤等缺点，相较于传统信号去噪算法具有计算简单，效果好等优点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
