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摘要
为了提高表面肌电(sEMG)—外骨骼系统对多使用者多节点系统的通用性，设计了一种人体sEMG信号的自适应激活特征提取(SAFE)算法。该算法通过创建信号极值点空间(EPS)描述了信号一段时间内整体的能量分布，通过一定判别方式对短期EPS与长期EPS的比较计算获取信号激活特征分数，以便确认当前时刻的肌肉激活状态。该方法摒弃了传统的类参数固定阈值算法需要先验知识的缺陷，具备良好的自适应性和泛用性。实验结果表明：所提方法在外骨骼人机交互系统的应用中可以有效提高运动识别准确率。
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为了提高表面肌电(sEMG)—外骨骼系统对多使用者多节点系统的通用性，设计了一种人体sEMG信号的自适应激活特征提取(SAFE)算法。该算法通过创建信号极值点空间(EPS)描述了信号一段时间内整体的能量分布，通过一定判别方式对短期EPS与长期EPS的比较计算获取信号激活特征分数，以便确认当前时刻的肌肉激活状态。该方法摒弃了传统的类参数固定阈值算法需要先验知识的缺陷，具备良好的自适应性和泛用性。实验结果表明：所提方法在外骨骼人机交互系统的应用中可以有效提高运动识别准确率。
