作者：盛敏,刘双庆,王婕,苏本跃 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2019年第05期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2019050200 DOC编号：DOCYQXB2019050209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号，带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性，提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后，仅使用惯性传感器，采集健肢侧处于摆动相的时序数据。选择高斯混合-隐马尔可夫模型作为分类器，对下肢假肢的运动意图进行识别。实验结果表明，该算法在模式空间中的一组基模式：平地行走、上坡、下坡、上楼和下楼5种稳态模式中，识别率达到98. 99%，在包含5种稳态模式和8类转换模式的13类运动模式中的识别率可达到96. 92%。所提出的方法可以在下肢假肢运动意图识别性能上有较大提升，帮助单侧下肢截肢者实现自然、流畅、稳定的行走。

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