[发明专利]一种基于滤波器组的脑瘫儿童步态相位识别方法有效
| 申请号： | 201910455200.9 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110151191B | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 唐荣年;谢小峰;李创;姜鸿 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11;A61B5/0488;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 邹仕娟 |
| 地址： | 570228 海南省*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于滤波器组的脑瘫儿童步态相位识别方法，包括：原始信号获取阶段，其中获取脑瘫儿童的表面肌电的原始信号；预处理阶段，其中对接收到的原始信号进行预处理；特征库建立阶段，其中基于log‑gabor滤波器组对预处理后的表面肌电信号进行多频段滤波，并且基于线性判别分析进行特征提取来建立特征库；分类阶段，其中采用极限学习机作为分类器，从特征库里挑出来的特征子集和对应的标签信息作为训练样本，进行ELM建模，以评估脑瘫儿童正常行走过程中步态相位分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 滤波器 脑瘫 儿童 步态 相位 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于滤波器组的脑瘫儿童步态相位识别方法，其特征在于包括：原始信号获取阶段，其中获取脑瘫儿童的表面肌电的原始信号；预处理阶段，其中对接收到的原始信号进行预处理；特征库建立阶段，其中基于log‑gabor滤波器组对预处理后的表面肌电信号进行多频段滤波，并且基于线性判别分析进行特征提取来建立特征库；分类阶段，其中采用极限学习机作为分类器，从特征库里挑出来的特征子集和对应的标签信息作为训练样本，进行ELM建模，以评估脑瘫儿童正常行走过程中步态相位分类。
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