人体下肢运动的脑-肌电融合小世界神经网络预测方法

摘要

本发明公开了一种人体下肢运动的脑‑肌电融合小世界神经网络预测方法，实时检测表面肌电信号和脑电信号，提取脑电信号特征向量和表面肌电信号特征向量，融合得到新的脑‑肌特征向量O；同步记录人体下肢行走运动三维坐标，通过人体下肢运动学建模方法计算下肢关节的运动角度；将融合后的脑‑肌电特征向量和下肢关节运动角度输入小世界神经网络中，利用小世界神经网络精确解码运动，预测相应的下肢关节运动角度。本发明利用能够反映大脑神经网络复杂的结构特征和人脑神经思维的小世界特性的小世界神经网络，根据脑‑肌电融合的特征信息，实时解码受试者下肢关节的运动角度，实现人体下肢运动的连续精准预测和精细感知。