[发明专利]一种半自动的阵列式表面肌电信号分解方法有效
| 申请号： | 201810140386.4 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108403113B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 何金保 | 申请（专利权）人： | 宁波工程学院 |
| 主分类号： | A61B5/397 | 分类号： | A61B5/397 |
| 代理公司： | 苏州翔远专利代理事务所(普通合伙) 32251 | 代理人： | 刘计成 |
| 地址： | 315000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种半自动的阵列式表面肌电信号分解方法，首先对阵列式表面肌电信号滤波预处理，其次采用卷积核补偿方法计算表面肌电信号能量序列，按照能量大小依次提取能量序列的时刻点，然后根据时刻点优先级，在理想时刻点和实际时刻点中优化最终时刻点，最后重新计算新的运动单元发放序列向量，循环执行程序直至分解完成，并对所有发放序列归类整理，优化结果。本发明充分发挥人的优势和计算机的速度，实现半自动的肌电信号分解，提高分解的准确性。该分解方法准确性高，计算快速、实现简单。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 半自动 阵列 表面 电信号 分解 方法 | ||
【主权项】：
1.一种半自动的阵列式表面肌电信号分解方法，其特征是包括以下步骤：步骤一，采集恒力输出下的阵列式表面肌电信号，对信号滤波，削弱干扰；步骤二，采用卷积核补偿方法计算阵列式sEMG信号能量序列；步骤三，按照能量大小依次提取能量序列的实际时刻点；步骤四，根据实际时刻点处sEMG信号最大峰峰值，确定肌肉运动单元位置；步骤五，基于肌肉运动单元波形的时刻优先级，计算发放序列；步骤六，针对信号能量序列，重复步骤二‑‑‑‑‑步骤五，计算发放序列；步骤七，对所有发放序列归类整理，剔除重复以及不合理的发放时刻向量，优化结果。
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- 2020-11-05 - 2022-12-16 - A61B5/397
- 本发明公开了一种基于多模态生理数据采集的腕部工作负荷的预测方法，所述方法包括：根据电极获得第一肌电信号、第二肌电信号、第三肌电信号和第四肌电信号；分别根据第一肌电信号、第二肌电信号、第三肌电信号和第四肌电信号获得第一输入信息、第二输入信息、第三输入信息和第四输入信息；将第一输入信息、第二输入信息、第三输入信息和第四输入信息输入运动预测模型，获得第一运动指标；获得预定腕部负荷阈值；判断第一运动指标是否在预定腕部负荷阈值之内；如果第一运动指标不在预定腕部负荷阈值之内，获得第一预警信息。解决了因腕部长期超负荷工作引起的创伤性疾病的发生的技术问题。
- 基于表面肌电和反馈神经网络的下肢外骨骼步态预测方法-202210867468.5
- 王东方;谢明航;张新明 - 吉林大学
- 2022-07-22 - 2022-10-18 - A61B5/397
- 本发明属于传感与控制工程技术领域，具体涉及一种基于表面肌电和反馈神经网络的下肢外骨骼步态预测方法；包括表面肌电信号的采集和滤波过程以及BP神经网络控制算法的训练和使用过程；本方法将预测的步态信息中膝关节角度量作为外骨骼的理想输出，并通过外骨骼上角度传感器的实时反馈调整实现对步态的精确预测；本发明运用表面肌电和神经网络配合反馈控制实现使用者步态的精确快速预测以及对外骨骼的精准控制。
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