sEMG与GRNN结合的手部力量估计技术

"基于sEMG和GRNN的手部输出力估计.pdf" 本文是关于智能肌电假手力控制的研究论文，主要探讨了一种利用表面肌电信号（sEMG）和广义回归神经网络（GRNN）对手部输出力进行估计的方法。在智能假肢系统中，精确的力控制对于提高假手的使用效果至关重要。作者们通过搭建实验平台，详细阐述了sEMG信号的采集、特征提取以及GRNN模型的构建过程。 首先，文章介绍了实验平台的组成，包括肌电传感器和三维力传感器。肌电传感器被粘贴在手臂的八个不同部位，用于捕捉手部运动过程中产生的肌电信号。这些信号反映了肌肉活动的强度和模式，与手部的动作和产生的力量密切相关。而三维力传感器则用于全面测量人手在三维空间中的力量输出，为后续的数据分析提供基础。 在数据采集阶段，作者们同步记录了多通道肌电信号X和手部的三维力推拉信号F。随后，他们对肌电信号进行特征提取，形成特征矩阵XF。这一过程可能包括滤波、分段、特征选择等步骤，目的是减少噪声，突出与手部力量相关的特征。 接下来，文章重点讨论了GRNN模型的构建。GRNN是一种非线性回归模型，具有快速学习和预测能力，适合处理sEMG信号与手部力之间的复杂关系。将特征矩阵XF和力信号F输入GRNN，训练网络以建立sEMG与手部力的映射关系。通过计算均方差和残差绝对值均值，对力估计结果的准确性进行了评估，这有助于量化模型的预测性能。 实验结果显示，所提出的sEMG和GRNN结合的方法能有效地估计手部的输出力，为智能肌电假手提供了有力的控制手段。这种方法的实际应用可以提升假手的控制精度和用户操作体验，对于康复工程和假肢技术的发展具有重要意义。 关键词涉及的领域包括生物医学信号处理、机器学习、神经网络、智能假肢控制等。这项研究不仅在理论层面展示了sEMG信号处理和GRNN模型的潜力，还在实际应用中验证了其有效性，为未来相关领域的研究提供了有价值的参考。