【摘 要】
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智能下肢假肢运动意图识别数据集包含不同地形下的运动模式及模式间的转换,即稳态模式与转换模式。在此类数据集为前提的意图识别方法常将各个模式直接进行分类,导致类间与类
【基金项目】
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安徽省领军人才队伍项目,安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxbjZD26)资助
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智能下肢假肢运动意图识别数据集包含不同地形下的运动模式及模式间的转换,即稳态模式与转换模式。在此类数据集为前提的意图识别方法常将各个模式直接进行分类,导致类间与类内的模式都易混淆。为解决这一问题,尝试使用分层策略,利用类间差异性对稳态模式与转换模式进行二分类,再用类内差异性进行再分类。在分层策略中,第一层至关重要,根据转换模式中转换步的运动模式发生改变,而对应的稳态模式中稳态步的运动模式没有改变这一原理,提出帧间相减方法,构造第一层的数据进行二分类,再在此基础上继续分类。结果表明:此分层策略有较好识别效果
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