作者：高云园,佘青山,孟明,罗志增 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2010年第12期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2010120060 DOC编号：DOCYQXB2010120069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《利用多源运动信息的下肢假肢多模式多步态识别研究》PDF+DOC2011年第11期 高云园,孟明,罗志增,佘青山 《基于肌电传感器的下肢残肢康复训练模式识别的研究》PDF+DOC2009年第01期 王喜太,王强,张晓玉,李立峰 《基于多传感器信息融合的步态识别方法研究》PDF+DOC2016年第08期 周洁 《基于协同表示的声振传感器网络车辆分类识别》PDF+DOC2018年第01期 王瑞,刘宾,周天润,杨羽 《传感器人体运动行为特征识别研究进展》PDF+DOC2019年第01期 景元,吉爱红,张曦元,宋雅伟,陈炜峰 《智能肌电控制假手研究进展》PDF+DOC2019年第02期 宋爱国,胡旭晖,祝佳航 《基于ANOVA和BP神经网络的最优肌电信号测量位置选择》PDF+DOC2019年第02期 吴常铖,严余超,曹青青,费飞,杨德华,徐宝国,宋爱国 《一种鞋垫式跌倒检测装置设计》PDF+DOC2018年第05期 包滨豪,匡进升,文世林 《水电机组故障诊断系统信号特征的提取》PDF+DOC2003年第04期 梁武科,张彦宁,罗兴锜 《三自由度比例控制肌电假手的设计》PDF+DOC2009年第12期 唐建友,罗志增

    • 为了实现膝上假肢的有效控制，提出基于多源信息融合的步态识别方法。首先通过搭建人体下肢多源运动信息系统获取下肢表面肌电信号、腿部角度信号和足底压力信号。针对获取的信息，采用基于小波变换的空域相关滤波对肌电信号进行消噪并提取信号特征；选择大小腿、膝关节角度作为腿部角度信号特征；将足底压力信号通过阈值法提取有效特征。在特征提取基础上，分别利用BP神经网络和有限状态机对下肢运动信息进行步态识别，并将识别结果进行融合。实验验证了该方法在平地行走、上下楼梯模式下步态识别准确率均达到95%以上。

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