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利用协同网络的肌肉疲劳等级特征的提取方法及系统

摘要

本发明涉及一种利用协同网络的肌肉疲劳等级特征的提取方法及系统,包括:将身体上的多处肌肉划分为多个通道,采集各个通道对应的肌电数据,并对采集到的肌电数据进行预处理;计算不同通道间的皮尔森相关系数,构建不同通道间的协同网络图;对不同疲劳等级间的差异性进行分析并提取特征,包括提取通道关系特征和提取网络结构特征;将提取的通道关系特征和网络结构特征组合,共同组成肌肉疲劳等级的特征向量。本发明可有效的解决肌肉疲劳提取的特征鲁棒性差的问题,而且网络图可以很直观的展现不同疲劳等级间的特征差异,方差分析和网络参数可以在数值上给出量化结果,具有很好的可靠性。

著录项

  • 公开/公告号CN112957056B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.12.30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 苏州大学;

    申请/专利号CN202110280463.8

  • 申请日2021.03.16

  • 分类号A61B5/389;A61B5/296;A61B5/257;A61B5/00;

  • 代理机构苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张荣

  • 地址 215000 江苏省苏州市吴中区石湖西路188号

  • 入库时间 2023-01-09 21:32:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-30

    授权

    发明专利权授予

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