【摘 要】
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该文的核心是从截瘫病人的表面肌电图(EMG)中提取动作特征信息,用于控制功能性电刺激(FES),以恢复截瘫病人的有关运动功能.该文采用神经网络和高阶累积量两种方法对肌电信号
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该文的核心是从截瘫病人的表面肌电图(EMG)中提取动作特征信息,用于控制功能性电刺激(FES),以恢复截瘫病人的有关运动功能.该文采用神经网络和高阶累积量两种方法对肌电信号进行特征提取和分类.首先采用离散Hopfield网络提取肌电信号的特征,然后采用多层感知器和ART-1神经网络对肌电信号进行辨识.在用高阶累积量的方法对肌电信号进行处理时,该文设计了一种简单用实用的自适应更新标准模板的最小距离分类器,使在肌电模式发生变化时,自适应地该变判断区域,解决了标准模板的更新问题.在计算机仿真方面,针对科研课题的需要,完成了仿真软件,较好地实现了对肌电信号的识别.
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