[發明專利]一種踝關節多角度連續預測方法、系統、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202210282118.2
• 申請日: 2022-03-22
• 公開（公告）號: CN114722863A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 但果;樊家明;符美松;趙志恒;葉晶
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/00;A61B5/11;A61B5/397
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 余凱歡

1.一種踝關節多角度連續預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集肌電信號和角度信號，所述肌電信號為控制踝關節運動的小腿肌肉的肌電信號，所述角度信號包括腳掌的俯仰角、翻滾角和偏航角的歐拉角信號；

對所述肌電信號進行預處理，生成第一特征值；

對所述角度信號進行運動學建模，生成踝關節多角度信號；

根據所述第一特征值和所述踝關節多角度信號構建訓練集神經網絡，所述訓練集神經網絡采用廣義回歸神經網絡；

通過差分進化算法優化所述訓練集神經網絡，得到測試集神經網絡；

采用所述測試集神經網絡對待預測的對象進行預測，得到踝關節多角度的預測結果。

2.根據權利要求1所述的一種踝關節多角度連續預測方法，其特征在于，所述采集肌電信號和角度信號，包括：

通過多路信號的分時復用從腓腸肌、脛骨前肌和腓骨長肌上采集所述肌電信號；

通過慣性傳感器采集所述角度信號。

3.根據權利要求1所述的一種踝關節多角度連續預測方法，其特征在于，所述預處理包括特征提取和低通濾波；

所述對所述肌電信號進行預處理，生成第一特征值，包括：

對所述肌電信號進行特征提取，得到第二特征值；

對所述第二特征值進行低通濾波，得到所述第一特征值。

4.根據權利要求3所述的一種踝關節多角度連續預測方法，其特征在于，所述對所述肌電信號進行特征提取，得到第二特征值，包括：

濾除所述肌電信號中的噪聲；

對濾除噪聲后的所述肌電信號進行特征提取，得到所述第二特征值。

5.根據權利要求3所述的一種踝關節多角度連續預測方法，其特征在于，在所述對所述第二特征值進行低通濾波，得到所述第一特征值這一步驟之前，還包括：

對所述第二特征值進行歸一化處理。

6.根據權利要求1所述的一種踝關節多角度連續預測方法，其特征在于，所述訓練集神經網絡的參數包括第一光滑系數，所述第一光滑系數為控制所述廣義回歸神經網絡的網絡性能的參數；

所述通過差分進化算法優化所述訓練集神經網絡，得到測試集神經網絡，包括：

選擇第一數量的所述第一光滑系數的作為個體組成第一光滑系數種群；

初始化所述第一光滑系數種群的進化代數和所述差分進化算法的參數，將所述第一光滑系數種群作為當前種群，所述進化代數為一，所述差分進化算法的參數包括縮放因子、交叉概率和最大進化代數；

根據所述縮放因子和所述當前種群中的個體生成變異中間體；

根據所述當前種群、所述變異中間體和所述交叉概率計算交叉中間體；

根據所述當前種群、所述交叉中間體和決定系數函數進行選擇，生成第二光滑系數種群，所述進化代數加一；

確認所述進化代數未達到所述最大進化代數，將所述第二光滑系數種群作為所述當前種群，并返回根據所述縮放因子和所述當前種群中的個體生成變異中間體這一步驟；

確認所述進化代數達到所述最大進化代數，生成第二光滑系數，所述第二光滑系數為最優的光滑系數；

根據所述第二光滑系數得到所述測試集神經網絡。

7.根據權利要求6所述的一種踝關節多角度連續預測方法，其特征在于，所述確認所述進化代數達到所述最大進化代數，生成第二光滑系數，包括：

根據所述決定系數函數計算所述第二光滑系數種群中各個個體的適應度；

選取所述適應度最大的個體作為所述第二光滑系數。