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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本申请涉及表面肌电分解技术领域，具体而言，涉及一种基于肌力水平的分离向量交替肌电实时分解方法，一定程度上可以解决现有技术中预先提取的MU特征的精度也会随着时间的推移而降低，因此会导致通过神经信息实时进行运动意图解码的准确性不足的问题。该方法包括：不同神经驱动等级下的离线初始化，通过提取不同神经驱动等级下的运动单元特征信息构成运动单元的分离向量组；选择分离向量组，利用神经驱动水平等级分类器由表面肌电信号估计神经驱动水平等级，并根据估计到的神经水平等级与所述分离向量组进行匹配，得到待检测分离向量组B；运动单元放电事件实时检测，对所述待检测分离向量组B实时提取运动单元放电事件序列。
主权项：1.一种基于肌力水平的分离向量交替肌电实时分解方法，其特征在于，包括：不同神经驱动等级下的离线初始化，通过提取不同神经驱动等级下的运动单元特征信息构成运动单元的分离向量组；选择分离向量组，利用神经驱动水平等级分类器由表面肌电信号估计神经驱动水平等级，并根据估计到的神经水平等级与所述分离向量组进行匹配，得到待检测分离向量组运动单元放电事件实时检测，对所述待检测分离向量组实时提取运动单元放电事件序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于肌力水平的分离向量交替肌电实时分解方法
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