一种基于肌动信号的股四头肌收缩力量估计方法研究

• 作者: 吴海峰 王大庆 郭伟斌 高理富
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 可穿戴机器人 肌肉收缩力量 肌动信号 相关向量机
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 传感器信息处理
• 页码范围: 1700-1706
• 页数: 7页
• 分类号: TP242
• 字数: 5363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.011.015

摘要

针对可穿戴设备及共融机器人中的力/力矩测量需求,提出了一种基于相关向量机的人体股四头肌收缩力量估计方法,该方法具备采集设备安装方便、鲁棒性强且宜人性好等优点.通过采集人体股四头肌主要肌肉的MMG信号,提取平均绝对值MAV、平均功率频率MPF、样本熵SampEn及2个不同通道MMG信号之间的相关系数CC2Cs 4个特征,利用基于稀疏贝叶斯理论的相关向量机算法RVM构建了MMG-肌肉收缩力量模型,并验证了所提方法的有效性和准确度.结果表明,同一参与者的模型估计结果的均方根误差RMSE为8.7％MVC(最大肌肉随意收缩力),决定系数R2为0.817,该方法是一种有效、适宜应用在可穿戴设备的人体股四头肌收缩力量估计方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王大庆	中国科学院合肥智能机械研究所	10	14	2.0	3.0
7	高理富	中国科学院合肥智能机械研究所	25	344	6.0	18.0
9	郭伟斌	中国科学院合肥智能机械研究所	9	113	5.0	9.0
11	吴海峰	中国科学院合肥智能机械研究所	7	94	5.0	7.0