[发明专利]CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征提取方法有效
申请号: | 201610766866.2 | 申请日: | 2016-08-29 |
公开(公告)号: | CN106073776B | 公开(公告)日: | 2019-06-25 |
发明(设计)人: | 张晋东;贾晓燕;李想;张冠华;栾婧;尹雪龙;黄聚;吴兴刚;许彦平;朱琳瑶 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | A61B5/0488 | 分类号: | A61B5/0488 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 黄浩威 |
地址: | 130000 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明公开了一种CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征提取方法,包括受试者进行若干CACC工况下各个量级操控程度的等速肌力操纵动作、采集肌电信号和方向盘、加速踏板、制动踏板的位移和力反馈数值信息、构造高维特征集、降维处理得到低维特征集、肌电信号分类等步骤。本发明能够有效实现CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征的提取。 | ||
搜索关键词: | cacc 驾驶员 肢体 等速 通道 电信号 特征 提取 方法 | ||
【主权项】:
1.CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征提取方法,其特征在于,包括如下步骤:S1受试者进行若干CACC工况下各个量级操控程度的等速肌力操纵动作;S2对受试者进行操纵动作时的肢体肌肉群的肌电信号进行采集,并同步采集方向盘、加速踏板、制动踏板的位移和力反馈数值信息;S3根据步骤S2采集得到肌电信号的采样数据构造高维特征集;S4对步骤S3所构造的高维特征集进行降维处理,得到低维特征集;S5运用模糊最小二乘支持向量机将二类支持向量机拓展到多类分类器,并采用所述多类分类器对经过步骤S4处理所获取的低维特征集进行分类,分类器r用来区分第r类和其余剩下的类别,对于输入的低维特征k,其输出分类超平面为Hr(k)=ωrqk+τr,判定k的分类r;其中,Hr(k)为分类超平面,k为输入的低维特征,ωrq为与所述分类超平面Hr(k)垂直的向量,q为阶次,τr为最优偏置值;由此,完成了CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号的特征提取;步骤S1中,受试者需要有熟练驾驶经验,肢体健康且无损伤史,无体弱和影响运动功能的全身性疾病;步骤S2中,所述肢体肌肉群包括肩的前移肌和后移肌,臂的内旋肌、外旋肌、水平屈曲肌、水平伸展肌、前屈肌和后伸肌,髋的外展肌和内收肌;脚踝背伸肌和跖屈肌;步骤S2中,对驾驶员进行操纵动作时的肢体肌肉群的肌电信号进行采集具体方法为:沿着肢体肌肉群方向在每块肌肉上贴三点式差动输入电极,其中一个为参考地端,另外两个为肌电的输入端,两电极中心的间距为2cm。
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