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一种脑卒中患者上肢及手部康复训练动作识别方法
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 刘勇国,任志扬,李巧勤,杨尚明,刘朗,陈智
- 申请号：
- CN201911394850.3
- 公开号：
- CN111184512A
- 申请日:
- 2019.30.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种脑卒中患者上肢及手部康复训练动作识别方法,采用非负矩阵分解模型对肌电信号数据进行盲源分离,去除非平稳的肌肉激活信息,获得稳定的时变盲源分离结果;应用分解后的时变盲源分离结果数据做进一步的模式识别,提高识别的稳定性和精度;通过CNN‑RNN模型使得学习的特征同时保持时间和空间特性。CNN‑RNN模型无需进行人工的数据特征提取与筛选,直接处理数据,自动提取特征且完成分类识别,可以实现端到端的康复训练动作识别分析,并结合注意力层对两层双向GRU层中第二层的隐含状态做注意力加权,赋予贡献度大的数据更大的权重,使其发挥更大作用,从而进一步提升分类识别的精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
