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公开(公告)号：CN116226632A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211340664.3
申请日：2022-10-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN‑KELM的下肢运动识别方法，包括以下步骤：步骤S1、采集肌电信号；步骤S2、对采集到的肌电信号进行预处理；步骤S3、构建CNN‑KELM识别分类模型，所述CNN‑KELM识别分类模型包括输入层、基于CNN网络的特征提取层和基于KELM的分类输出层；将预处理后的肌电信号输入CNN‑KELM识别分类模型，输入层将预处理后的肌电信号组成输入矩阵，并输入到特征提取层进行特征提取，然后将提取的特征信号输入分类输出层进行下肢运动的分类；步骤S4、输出分类结果。该方法有利于提高下肢运动的识别准确率。
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