[发明专利]一种基于主成分分析法的多维表面肌电信号假手控制方法

摘要

本发明公开了一种基于主成分分析法的多维表面肌电信号假手控制方法，包括如下步骤：首先将设有24通道阵列肌电传感器的臂环佩戴至受试者前臂，将五个手指关节姿态传感器分别佩戴在受试者拇指的远节指骨和其余手指的中节指骨处；受试者进行五指独立弯曲伸展训练，同时采集肌电传感阵列数据与手指关节姿态传感器数据；使用主成分分析方法对肌电传感数据进行解耦，组成手指运动训练集；训练完毕后将佩戴在手指上的传感器移除；采取神经网络方法对上述手指运动训练集进行数据拟合，构建手指连续运动预测模型；使用手指连续运动模型预测当前手指的弯曲角度。本发明能够克服离散动作模态分类的非连贯性，最终达到对假手更加平滑流畅的控制。

主权项

一种基于主成分分析法的多维表面肌电信号假手控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将设有阵列式肌电传感器的臂环佩戴至受试者前臂，将五个手指关节姿态传感器分别佩戴在受试者拇指的远节指骨和其余手指的中节指骨处；所述阵列式肌电传感器为24通道阵列肌电传感器；(2)受试者进行五指独立弯曲伸展训练，同时采集肌电传感阵列数据与手指关节姿态传感器数据；(3)使用主成分分析方法对肌电传感数据进行解耦，组成该受试者的手指运动训练集；所述手指运动训练集用矩阵表示，矩阵的行数为样本个数，列数为肌电传感器阵列通道数，使用主成分分析法将原24维数据降至5维；训练完毕后将佩戴在手指上的传感器移除；(4)采取神经网络方法对上述手指运动训练集进行数据拟合，构建手指连续运动预测模型；(5)使用步骤(4)中的手指连续运动模型预测当前手指的弯曲角度。