| 基于躯干肌肉活动监测的手部行为识别 |
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| 引用本文： | 王琦,王庆明.基于躯干肌肉活动监测的手部行为识别[J].科学技术与工程,2021,21(11):4550-4555. |
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| 作者姓名： | 王琦 王庆明 |
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| 作者单位： | 上海电机学院设计与艺术学院,上海201306;华东理工大学机械与动力工程学院,上海200237;华东理工大学机械与动力工程学院,上海200237 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项项目(2011ZX04002-111)；2018年度闵行区重大产业技术攻关计划项目(2018MH208) |
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| 摘 要： | 为解决某些手部工作意图不能由手部的运动和肌肉行为来反映的问题,拟通过监测部分躯干肌肉的协作方式,识别手部行为意图.因此在限定任务的情况下,设计了伴有单手操作的弯伸腰实验.同步采集全身运动信号和一组椎旁肌肌电信号.调整、选择肌电信号的两步聚类细分程度.作为双向长短时神经网络的输入信号,肌肉组行为标注步骤的F1平均值为91.37％.最终确认,从躯干肌肉群行为抽取的编码可作为信号源,识别手部精确控制、维持平衡等意图.
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| 关 键 词： | 表面肌电 躯干 行为识别 两步聚类 双向长短时神经网络 |
| 收稿时间： | 2020/6/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/1/19 0:00:00 |
Research on Hand Behavior Recognition Based on Trunk Muscle Activity Monitoring |
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| Wang Qi,Wang Qingming.Research on Hand Behavior Recognition Based on Trunk Muscle Activity Monitoring[J].Science Technology and Engineering,2021,21(11):4550-4555. |
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| Authors: | Wang Qi Wang Qingming |
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| Institution: | Shanghai Dianji University,Shanghai; East China University of Science and Technology,Institute of mechanical and dynamic engineering,Shanghai |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electromygraphy trunk behavior recognition twostep clustering bidirectional long short term memory network |
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