%0 Journal Article
%T 基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法
%A 佟丽娜
%A 侯增广
%A 彭亮
%A 王卫群
%A 陈翼雄
%A 谭民
%J 自动化学报
%P 810-821
%D 2014
%R 10.3724/SP.J.1004.2014.00810
%X ？针对主动康复训练中人体运动识别问题，提出了一种基于多路表面肌电（Surfaceelectromyogram，sEMG）时序特征的人体运动模式识别方法.设计评估类周期sEMG信号波形相似度的方法来对多路sEMG信号进行特征选择；以二维科荷伦自组织竞争网络（Self-organizationmappingnet，SOM）对多路信息进行编码；最后，建立描述各运动过程多路sEMG时序特征的隐马尔科夫模型（HiddenMarkovmodel，HMM），基于最大似然估计法对多模型匹配进行综合判决获取识别结果.并在对下肢踏车、椭圆、步行运动模式的识别实验中，相对于经典线性及非线性算法，识别率由72.5%和88.33%提高到91.67%，验证了本文方法的有效性.
%K 康复训练
%K 表面肌电
%K 人体运动意图识别
%K 自组织神经网络
%K 隐马尔科夫模型
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18349.shtml