[发明专利]一种基于神经网络的肌肉运动单元提取方法有效
| 申请号： | 201910859562.4 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110558979B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 何金保;安鹏;胡庆波;骆再飞 | 申请（专利权）人： | 宁波工程学院 |
| 主分类号： | A61B5/389 | 分类号： | A61B5/389;A61B5/397;A61B5/00 |
| 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： | 本发明提供了一种基于神经网络的肌肉运动单元提取方法，针对肌肉动态收缩过程中，通过阵列式表面肌电信号，采用神经网络提取肌肉运动单元。本发明采用ART2神经网络对肌肉运动单元波形进行分类，分类过程中不需要进行神经网络训练，直接输入实际波形信号进行识别，简化了识别过程，节约运行时间。在分类过程中，为了应对肌肉动态收缩时运动单元的变化，动态更新分类模板。本发明在确认肌肉运动单元时，考虑了波形传播特性，提高了提取肌肉运动单元的准确性。本发明实现简单，满足实际应用的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 肌肉 运动 单元 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的肌肉运动单元提取方法，其特征是包括以下步骤：/n步骤一，采集肌肉在动态收缩时阵列式表面肌电信号，对信号滤波，削弱干扰；/n步骤二，提取每个通道上的肌肉运动单元发放波形；/n步骤三，将每一个通道的肌肉运动单元发放波形输入ART2神经网络，在神经元中设置非线性函数抑制噪声；/n步骤四，在ART2识别分类过程中，动态更新分类模板，比较发放波形相似程度，输出分类结果；/n步骤五，将各通道输出的分类结果进行差分运算，根据传播特征，确认肌肉运动单元；/n步骤六，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，合并同一肌肉运动单元发放波形，计算波形均值，优化结果。/n
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