作者:吴常铖,宋爱国,曾洪,李会军,徐宝国 单位:中国仪器仪表学会 出版:《仪器仪表学报》2017年第01期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFYQXB2017010130 DOC编号:DOCYQXB2017010139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《光纤传感器振动信号特征提取研究》PDF+DOC2015年第06期 盛媛媛,刘俊承,金佳颖,程鹏申,胡通 《基于多传感器时域特征的实时人体行为识别(英文)》PDF+DOC2017年第04期 刘宇,余跃,路永乐,郭俊启,邸克,陈永炜 《基于机器学习的手势识别系统及其在移动终端上的应用》PDF+DOC2017年第08期 李养群,周梅 《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 《基于人体动作识别的智能机器人系统设计》PDF+DOC2018年第23期 薛靖宜,叶青 《机器人力/位并环混合运动学分析研究》PDF+DOC1997年第06期 殷跃红,朱剑英,尉忠信 《带触觉的肌电假手握力模糊控制方法》PDF+DOC2013年第07期 章华涛,吴常铖,郭晏,包加桐,宋爱国 《基于MSP430的肌电假手系统设计》PDF+DOC2012年第04期 李天博,陈玲,陈坤华,吕继东 《多抓取模式下人手握力的肌电回归方法》PDF+DOC2012年第01期 杨大鹏,赵京东,姜力,刘宏
  • 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。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。