[發明專利]一種肌電臂環佩戴位置預測方法和系統

有效

• 申請號: 201710565772.3
• 申請日: 2017-07-12
• 公開（公告）號: CN107518896B
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 陳益強;張迎偉;于漢超;楊曉東
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: A61B5/0488
• 分類號: A61B5/0488
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 祁建國;梁揮

本發明涉及一種肌電臂環佩戴位置預測方法，包括如下步驟：細粒度特征提取步驟，是基于經驗模態分解算法，將肌電信號分解為本征模函數分量并對該肌電信號及該分量分別提取時域、頻域特征組成位置預測樣本；佩戴位置預測步驟，通過肌電臂環采集當前時刻肌電信號，提取該信號細粒度特征，經位置預測模型獲取當前時刻的位置預測概率向量，再融合當前時刻之前的歷史時刻位置預測概率向量，計算生成當前佩戴位置預測結果。本發明能夠提升佩戴位置的預測精度，降低預測誤差，具有精準度高、穩定性強的優勢。

技術領域

本發明涉及信號處理、人機交互以及普適計算等領域，具體地說，本發明涉及一種融合時序信息的肌電臂環佩戴位置預測方法和系統。

背景技術

肌電(Electromyographic，EMG)信號是由骨骼肌收縮時產生的一種生物電信號，包含諸如肌肉力度、伸屈狀態、肌肉阻抗等豐富的信息。肌電信號是常見的生物電信號，具有非線性、非平穩的特性，需要先驗基函數的傅里葉變換、小波變換等傳統分析方法不適用肌電信號的分析。

近年來，隨著生物電信號感知技術的不斷發展，基于可穿戴設備的肌電信號在人機交互、臨床診斷、醫療康復、運動控制等領域得到了越來越廣泛的應用。相關發明有CN201610910414.7、CN201610824475.1、CN201510151899.1、CN201480004523.1、US2017079771-A1等。

肌電信號可通過佩戴于皮膚表面的肌電儀測量得到，常見的可穿戴肌電儀主要有兩種，一種由固定于皮膚表面的電極構成，具有位置固定、測量精準的優勢，但穿戴不便；另一種由大規模電極陣列組成，能夠測量皮膚表面多個區域的肌肉活動變化，但需要很多電極且設備配置復雜。針對以上兩種肌電感知設備的不足，能夠同時兼顧精準、可穿戴要求的肌電臂環逐漸出現并扮演著越來越重要的角色。相關發明有CN201610172001.3、CN201580022552.5、WO2017025363-A1、CA2925644-A1等。

肌電臂環是一種允許以任意旋轉角度佩戴于前臂上端的肌電信號采集設備，隨著對可穿戴肌電信號感知設備研究的不斷深入，不僅出現了EMPress等肌電臂環設計架構，還涌現了多種成熟產品。在肌電臂環的研究和應用過程中，其佩戴位置影響肌電的信號分布問題引起了越來越廣泛的關注，在人體運動狀態保持不變的前提下，肌電臂環佩戴位置的變化將帶來感知信號的改變，使基于特定位置訓練的初始識別模型的準確率降低甚至不再適用，因而，確定肌電臂環佩戴位置至關重要。

發明內容

為解決上述問題，本發明提出了一種融合時序信息的肌電臂環佩戴位置預測方法，能夠充分挖掘肌電信號的細粒度特征，并提升位置預測的精度。

針對肌電臂環佩戴位置的時間局部性特性，本發明在使用當前時刻肌電信號的基礎上，又融合了前T時刻信號特征，共同決策當前時刻肌電臂環佩戴位置。另外，為實現肌電臂環佩戴位置的精準預測，在數據處理方面，本發明根據感知到的肌電信號，基于經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)信號處理思想，根據原始肌電信號的自身特性將其分解為不同尺度分量，并分別提取時域和頻域特征，以獲取其細粒度表征。

具體來說，本發明公開了一種肌電臂環佩戴位置預測方法，包括：

步驟1、旋轉肌電臂環于某一位置以采集帶有該位置特征肌電信號，將該位置肌電信號通過經驗模態分解算法分解為本征模函數分量，對該肌電信號及該分量分別提取細粒度特征，組成位置預測訓練樣本，按位置特征組成位置預測訓練樣本集，使用該樣本集利用隨機森林算法訓練位置預測模型；

步驟2、將某一時刻i的肌電信號，提取該肌電信號細粒度特征組成位置預測樣本F_t；

步驟3、將該位置預測樣本F_t輸入至肌電臂環上的位置預測模型以獲取該時刻i的位置預測概率向量L’_i；