基于多信号特征和D-S证据理论融合的下肢运动模式识别OA
针对下肢运动模式识别中出现的单一信号特征识别方法不能准确、可靠地识别出下肢的运动模式,以及多信号特征识别方法所带来的维数灾难问题.提出一种利用神经网络特征级融合多信号特征以及D-S证据理论对预识别结果进行决策级融合的下肢运动模式识别方法.对采集到的下肢表面肌电信号以及髋关节信号进行特征提取,对两种来自不同信号源的特征向量分别建立各自的神经网络,利用神经网络的特征级融合属性得出不同信号源特征对下肢动作的预识别结果.最后利用D-S证据理论融合来自不同…查看全部>>
陈伟;田一明;王喜太
国家康复辅具研究中心,北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室,民政部神经功能信息与康复工程重点实验室,北京 100176国家康复辅具研究中心,北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室,民政部神经功能信息与康复工程重点实验室,北京 100176国家康复辅具研究中心,北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室,民政部神经功能信息与康复工程重点实验室,北京 100176
医药卫生
运动模式数据融合多源信息神经网络D-S证据理论特征提取
《科技创新与应用》 2018 (1)
25-27,3
国家科技支撑计划项目"专业化养老护理服务体系研究与应用示范"(编号:2015BAI06B03)"
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