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利用协同网络的肌肉疲劳等级特征的提取方法及系统
- 专利权人:
- 苏州大学
- 发明人:
- 郭浩,公培浩,李春光,王翼鸣,张虹淼,李娟,李伟达,孙立宁
- 申请号：
- CN202110280463.8
- 公开号：
- CN112957056B
- 申请日:
- 2021.03.16
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2022
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种利用协同网络的肌肉疲劳等级特征的提取方法及系统，包括：将身体上的多处肌肉划分为多个通道，采集各个通道对应的肌电数据，并对采集到的肌电数据进行预处理；计算不同通道间的皮尔森相关系数，构建不同通道间的协同网络图；对不同疲劳等级间的差异性进行分析并提取特征，包括提取通道关系特征和提取网络结构特征；将提取的通道关系特征和网络结构特征组合，共同组成肌肉疲劳等级的特征向量。本发明可有效的解决肌肉疲劳提取的特征鲁棒性差的问题，而且网络图可以很直观的展现不同疲劳等级间的特征差异，方差分析和网络参数可以在数值上给出量化结果，具有很好的可靠性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
