[發明專利]基于肌電信號GA-Elman的上肢關節角度估計方法

在審

• 申請號: 202010460926.4
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN111657939A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 郝奇奇;丁浙柯;陳謝冰;席旭剛;王俊宏;馬駿馳;楊康波
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: A61B5/0488
• 分類號: A61B5/0488;A61B5/00
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊舟濤

1.基于肌電信號GA-Elman的上肢關節角度估計方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

步驟(1).獲取人體上肢肌電信號樣本數據，

步驟(2).將步驟(1)獲取的原始肌電信號進行硬閾值小波降噪；對降噪后的信號進行小波包變換，選取特定頻段子空間，計算小波包能量熵，得到sEMG特征；

所述特征提取方法，具體算法如下：

1)對sEMG信號進行小波包分解，得到第j層每個節點的小波包能量；

D_i，j(n)為第j層第i節點的重建信號，n是采樣點的指標；信號的總能量E是每個節點小波包能量的總和；n＝1，2，...，k；

2)在第j層的小波包能量熵定義為：

其中相對小波包能量為P_i，j＝E_i，j/E_j；

E_i，j為第j層第i節的小波包能量熵，E_j為第J層小波包能量熵；

計算特定頻率段32～375Hz的小波包能量熵；特定子頻帶小波包能量香農熵的公式為：

WPESE_i，j＝-E_i，j/E_jlog(p_i，j)

步驟(3).人體上肢肩關節和肘關節預測；

將計算得到的小波包能量熵WPESE_i,j作為輸入信號輸入到GA-Elman網絡預測模型中；通過實驗確定GA-Elman網絡的拓撲結構，以及遺傳算法GA的迭代次數；將采集得到的肌電信號分為訓練集和測試集兩組，用訓練集訓練預測網絡；得到訓練完成的GA-Elman預測模型后，使用測試集來完成人體上肢肩關節和肘關節的預測。

2.根據權利要求1所述的基于肌電信號GA-Elman的上肢關節角度估計方法，其特征在于：步驟(1)具體為：首先通過肌電信號采集儀得到人體上肢相關肌肉肌電信號，再運用能量閾值確定動作的起始位置和終止位置，獲得動作肌電信號。