基于sEMG和LSTM的下肢连续运动估计

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2020年第3期

论文作者：王斐 魏晓童 秦皞

文章页码：305 - 652

关键词：表面肌电信号;长短时记忆网络;主元分析算法;连续运动估计;实时性;

摘    要：针对下肢助力外骨骼的连续运动控制问题,提出了一种基于表面肌电信号（sEMG）与长短时记忆（LSTM）网络的连续运动估计方法.通过LSTM对肌电-运动的映射关系进行训练分析,基于奇异值分解特征值矩阵的误差算法获取主元分析（PCA）算法的主成分数量（降维维度）,实现了对下肢三个关节在矢状面内的连续运动估计,且提高了连续运动估计的实时性.通过与传统网络支持向量机（SVM）、反向传播（BP）神经网络训练结果的对比分析,证明了LSTM网络在下肢连续运动预测中的优越性.