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基于自适应长短时记忆网络的肘关节收缩肌力估计方法

摘要

本发明涉及基于自适应长短时记忆网络的肘关节收缩肌力估计方法,包括:获取肘关节原始肌音信号;得到肌音信号非线性序列和肌音信号非平稳序列;组成肌音信号非线性子序列集;计算各肌音信号非线性子序列的平均绝对值和均方根,组成平均绝对值特征序列和均方根特征序列;构建长短时记忆网络模型并训练;将测试集输入至训练完成的长短时记忆网络模型以完成肘关节肌力估计,并对估计结果的准确性进行对比。本发明通过对肘关节肌肉的肌音信号作为研究对象,有效解决了肌电信号、脑电信号等其他生物信号存在的抗扰性低、采集过程复杂、易损伤等缺点,相较于传统信号去噪算法具有计算简单,效果好等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN111772669A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院合肥物质科学研究院;

    申请/专利号CN202010830177.X

  • 发明设计人 高理富;陆伟;李泽彬;余田田;

    申请日2020-08-18

  • 分类号A61B7/04(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G10L21/02(20130101);G10L25/30(20130101);G10L25/48(20130101);

  • 代理机构34131 合肥国和专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张祥骞

  • 地址 230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350号

  • 入库时间 2023-06-19 08:36:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-19

    授权

    发明专利权授予

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