基于卷积神经网络的踝关节运动模式识别

作者：朱明霞; 叶晔^*

来源：洛阳理工学院学报(自然科学版), 2023, 33(04): 59-63.

• 表面肌电信号
• 踝关节运动
• 模式识别
• 卷积神经网络

采用两个无线表面肌电信号采集器，采集人体小腿比目鱼肌和腓骨短肌的踝关节背曲、跖曲、内翻、外翻动作信号，对两通道的原始信号进行归一化，将归一化后的数据输入到卷积神经网络，对踝关节4种运动进行模式识别。实验采集6名健康被试，针对单个被试的最高分类准确率为98.19%,平均识别率为97.04%,模式识别模型和采集通道能以较高分类准确率区别踝关节的4种动作。针对6名被试的整体分类识别率为95.11%,说明个体之间的肌电信号存在共性。

• 单位
  安徽工业大学