基于多传感器信息融合的上肢外力监测与预测研究

来源 :桂林电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cctvnba_2008
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生物信号能够反映生物体当前的运动状态,在生物体信息获取中有着较为重要的意义,为了对自动康复评定、具体控制策略的制定等康复设备开发步骤进行衔接,论文以肱二头肌、肱三头肌、指伸肌、桡侧腕屈肌作为上肢的研究对象,围绕肌音信号和肌电信号的采集、处理、特征筛选、双信号的多传感器信息融合展开,对上肢外力进行监测与预测研究。论文的创新点和完成的工作主要包括以下几个方面:(1)信号处理上位机的搭建本实验基于实验分析需求,通过pyqt5进行二次开发,建立了以信号初步处理及特征计算为功能的上位机平台。该平台主要分为两种模式,特征值计算模式以及信号初步处理模式。搭建的平台主要分为5个部分:登录模块、计算信息准备模块、特征值计算参数设置模块、信号处理模块、计算结果绘制(显示)模块。(2)提出一种基于突出共有信息的肌音信号重构方法依据受试者运动时肌肉的实际运动特征,叠加使用肌电信号以及三轴加速度计信号在噪声辅助多元经验模态分解下生成肌音信号,同时根据三轴加速度信号的物理意义,确定传感器位置变化的主方向,利用该主方向对三轴信号进行合成。该方法与先前方法的区别在于1.三轴加速度信号与肌音信号同时参与运算。2.利用实际的三轴物理意义对三轴信号进行合成,而非直接平方相加。实验结果证明,加入肌电信号参与运算,提高了相关分量间的相关性,突出了加速度信号与肌电信号之间的共有信息,且高频信号的分解逐渐提前,在分解数目一定的情况下,分解到的低频信号更丰富。(3)多传感器系统同位双信号法信息融合分类研究由于肌音信号的时域及频域指标与肌电信号时域及频域指标的相关性小于0.1,可推断两者成弱相关或不相关,可以互相作为补充。同时筛选各信号之间与重量类型具有显著相关性的指标,对各指标进行主成分分析,使每个传感器保留少量的肌音信号主成分和肌电信号主成分。使用三种分类算法(决策树、RBFNN、MLPNN)对传感器信息进行融合,结果显示,决策树分类正确率达到85.4%,RBFNN分类正确率为79.7%,MLPNN分类正确率为85.2%,且多数情况下同位双信号法正确率优于同位单信号法,证明了对于融合效果而言,多传感器系统同位双信号法效果优于多传感器系统同位单信号法。
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