申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2021-07-29

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN113534960B

主分类号：G06F3/01

分类号：G06F3/01;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明提供了一种基于IMU和表面肌电信号的上臂假肢控制方法及系统，涉及医疗器械和康复辅助器具技术领域，该方法包括：IMU运动意图识别步骤：采集IMU数据，根据对实时的IMU数据进行运算识别，得出穿戴者运动意图；肌电信号运动意图识别步骤：获取sEMG信号并设计分类器，对sEMG信号进行消噪处理，最终通过设计好的分类器进行分类和运动意图判断；控制指令步骤：结合IMU运动意图识别步骤以及肌电信号运动意图识别步骤的预设模式判断结果发出肌电控制指令。本发明能够实现假肢多自由度的同步连续运动控制，实现假肢运动的灵活自然性以及使用的方便高效性。

主权项：1.一种基于IMU和表面肌电信号的上臂假肢控制方法，其特征在于，包括：IMU运动意图识别步骤：采集IMU数据，根据对实时的IMU数据进行运算识别，得出穿戴者运动意图；肌电信号运动意图识别步骤：获取sEMG信号并设计分类器，对sEMG信号进行消噪处理，最终通过设计好的分类器进行分类和运动意图判断；控制指令步骤：结合IMU运动意图识别步骤以及肌电信号运动意图识别步骤的预设模式判断结果发出肌电控制指令；所述肌电信号运动意图识别步骤包括：步骤S2.1：通过sEMG采集器件获取sEMG信号；步骤S2.2：设计分类器；步骤S2.3：通过小波包分析方法对sEMG信号进行消噪处理；步骤S2.4：用小波包变换提取相应的特征；步骤S2.5：通过设计好的分类器进行分类和运动意图判断；含噪的肌电信号模型如下所示：st＝ft+et,t＝0,1,...,n-1；其中，st为含噪肌电信号；ft为有用肌电信号；et是噪声信号；在多分辨分析过程中，能够得到每一层的信号分解系数，小波包分解算法为： 小波包重构算法： 其中，和分别为信号ft在子空间和上的分解系数；k表示频率为k；n表示该小波包所在的分解级数；j表示该小波包在其级里的位置；l表示频率为l；h表示低通滤波器；∑lez表示求和，g表示高通滤波器；小波包对肌电信号的消噪步骤如下：信号的小波包分解步骤：选择一个能和信号匹配的小波基函数，信号的分解层次为N，再对原始信号s作N层小波包分解；确定小波包最优基步骤：对于一个给定的熵标准计算最佳树，将其定义为： 其中：Si表示第i级小包的熵，表示总的熵，∑i求和到i；lg指常用对数；通过阈值量化小波包分解系数，选取合适的阈值法对每一个小波包分解系数进行阈值量化处理；小波包重构步骤：逐层向上重构量化后的小波包最优基系数，最终重构的信号即是消噪处理后的信号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 基于IMU和表面肌电信号的上臂假肢控制方法及系统

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