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基于sEMG和GRNN的手部输出力估计
被引量：
12
1
作者
吴常铖
宋爱国
+2 位作者
曾洪
李会军
徐宝国
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期97-104,共8页
针对智能肌电假手力控制的需要,提出一种基于表面肌电信号(s EMG)和广义回归神经网络(GRNN)的手部输出力估计方法。首先在介绍实验平台的基础上详细描述了肌电信号的采集和特征提取方法以及广义回归神经网络的构建;然后,通过在手臂8个...
针对智能肌电假手力控制的需要,提出一种基于表面肌电信号(s EMG)和广义回归神经网络(GRNN)的手部输出力估计方法。首先在介绍实验平台的基础上详细描述了肌电信号的采集和特征提取方法以及广义回归神经网络的构建;然后,通过在手臂8个不同部位粘贴肌电传感器来检测手部动作过程中的肌电信号;同时为了全面测量人手在三维空间中的输出力,采用三维力传感器对手部的输出力进行测量;在同步获得手臂上的多通道肌电信号(X)和手部三维力推拉信号(F)后,对采集得到肌电信号进行了特征提取得到特征矩阵X_F;将X_F和F用于构建GRNN网络,并用均方差和残差绝对值均值对手部输出力的估计结果进行评估。为验证该方法的有效性,进行了实验验证,结果表明,该方法能够很好地利用sEMG对手部的输出力进行估计。
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关键词
表面肌电信号
广义回归神经网络
手部输出力估计
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职称材料
题名
基于sEMG和GRNN的手部输出力估计
被引量：
12
1
作者
吴常铖
宋爱国
曾洪
李会军
徐宝国
机构
东南大学仪器科学与工程学院
南京航空航天大学自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期97-104,共8页
基金
国家自然科学基金(61325018
61663027)
江苏省科技支撑计划(BE2014132)项目资助
文摘
针对智能肌电假手力控制的需要,提出一种基于表面肌电信号(s EMG)和广义回归神经网络(GRNN)的手部输出力估计方法。首先在介绍实验平台的基础上详细描述了肌电信号的采集和特征提取方法以及广义回归神经网络的构建;然后,通过在手臂8个不同部位粘贴肌电传感器来检测手部动作过程中的肌电信号;同时为了全面测量人手在三维空间中的输出力,采用三维力传感器对手部的输出力进行测量;在同步获得手臂上的多通道肌电信号(X)和手部三维力推拉信号(F)后,对采集得到肌电信号进行了特征提取得到特征矩阵X_F;将X_F和F用于构建GRNN网络,并用均方差和残差绝对值均值对手部输出力的估计结果进行评估。为验证该方法的有效性,进行了实验验证,结果表明,该方法能够很好地利用sEMG对手部的输出力进行估计。
关键词
表面肌电信号
广义回归神经网络
手部输出力估计
Keywords
surface electromyograph（sEMG）
generalized regression neural network（GRNN）
estimation of force outputted from hand
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH89 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于sEMG和GRNN的手部输出力估计
吴常铖
宋爱国
曾洪
李会军
徐宝国
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
12
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职称材料
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参考文献
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