基于MYO的肌电假肢手控制中手势在线识别系统

表面肌电(surface electromyography,s EMG)信号被广泛应用于临床诊断、康复工程和人机交互等领域中.针对目前控制肌电假肢手的电极成本高、电极佩戴困难以及操作灵活性差等问题,设计一种基于MYO的肌电假肢手手势在线识别系统.通过采集人体上肢前臂的表面肌电信号,在时域上分别提取5种特征值,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络分类算法实现对8种手势动作意图的在线实时识别.实验结果证明,利用MYO进行手势识别可以获得较好的识别结果,该系统能够准确识别8种手部动作,平均在线识别率达到92%.

基于表面肌电的肘关节运动角度预测

表面肌电信号(sEMG)由于能够反映用户的动作意图而被广泛应用在上肢康复治疗系统中.针对目前上肢康复机器人的手臂关节运动控制不灵活的问题,提出一种基于sEMG的肘关节运动角度预测方法.为解决单一的时域特征提取方法存在的时间效率高而稳定性不足的问题,从时域和频域分别提取特征值,采用BP人工神经网络建立表面肌电信号与肘关节角度的映射模型,实现肘关节角度的预测.实验结果表明,该模型的预测结果与真实角度值有高度的一致性,有助于提高上肢康复机械臂的灵活性.