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目的由于肌肉疲劳常与肌肉骨骼的功能失调有关,肌电信号可以反映肌肉作用力的信息,因此本文研究了一种利用某些频带上的能量特征,识别最大自主握力(maximum volunteer contraction,MVC)和疲劳状态下肌电信号的方法。方法实验记录10名年轻男子右上肢主动收缩时的表面肌电信号,并对表面肌电进行小波包变换得到第3层和第4层各节点的分解系数,由此计算各节点相应频段能量并且归一化后作为特征向量,最后将特征向量分别通过BP神经网络和支持向量机两种分类器完成识别。结果用3块前臂肌肉的表面肌电信号,通过4层小波包变换和BP神经网络的分类器对疲劳和最大自主握力状态的识别效果最好,利用7倍交叉...
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