多路sEMG时序分析人体运动识别方法

"基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法" 该研究论文主要探讨了在主动康复训练中如何通过分析多路表面肌电（sEMG）信号来识别人体的不同运动模式。sEMG信号是记录肌肉活动的一种生物电信号，对于理解肌肉功能和运动分析至关重要。研究提出了一种创新的方法，该方法首先利用sEMG信号的时序特征来选择关键的运动特征。在评估类周期sEMG信号波形相似度的过程中，研究者设计了一种方法来比较和挑选出最能代表特定运动模式的信号。 接着，采用二维科荷伦自组织竞争网络（SOM）对多路sEMG信息进行编码。SOM是一种无监督学习的神经网络模型，它能将高维数据映射到低维空间，并保持输入数据的拓扑结构，因此非常适合用于特征聚类和降维。在这个过程中，SOM帮助研究人员将多路sEMG信号转换为更易于处理的形式，同时保留了信号间的关联性。 最后，研究使用隐马尔科夫模型（HMM）来描述各个运动过程中多路sEMG时序特征。HMM是一种统计模型，特别适合处理时序数据中的状态序列问题，如语音识别和自然语言处理。通过HMM，可以建模不同运动模式之间的转换概率，以及sEMG信号随时间变化的动态特性。结合最大似然估计法，该模型可以对多模型匹配进行综合判决，从而得出最终的运动模式识别结果。 在实验部分，研究对比了经典线性及非线性算法，对下肢踏车、椭圆机、步行等运动模式的识别效果。结果显示，使用提出的多路sEMG时序分析方法，识别率显著提高，从72.5%和88.33%提升到了91.67%，这表明该方法在人体运动意图识别方面具有较高的准确性和有效性。 关键词：康复训练、表面肌电、人体运动意图识别、自组织神经网络、隐马尔科夫模型。 该论文的研究对于康复医学、运动生理学以及可穿戴生物传感器技术等领域具有重要意义，因为精确的运动模式识别能够改善康复治疗的个性化和效果，同时也有助于开发更智能的辅助设备，帮助残障或受伤者恢复运动能力。