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公开(公告)号：CN107622260A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201711013763.X
申请日：2017-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多源生物信号的下肢步态相识别方法。本发明首先获取人体下肢表面肌电信号、足底压力特征值和膝关节角度特征值。其次，将sEMG信号进行小波包分解提取多尺度能量和多尺度模糊熵特征；然后，对提取的sEMG信号特征值采用主成分分析(PCA)方法降维处理后与足底压力特征值和膝关节能量特征值构成一组特征向量。最后，将特征向量输入粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)实现对人体下肢步态相识别。本发明合可实现人体下肢步态相高识别率，识别算法可用于设计各种辅助康复设备，智能假肢，行走辅助装置等。
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