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用于连续关节运动估计的状态空间EMG模型
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上传时间: 2021-03-03
详细说明:本文建立了一种状态空间肌电图(EMG)模型,用于人体肢体的连续运动估计。 虽然一般的基于Hill的肌肉模型(HMM)仅以“开环”形式从EMG信号估计关节扭矩,但我们将人类关节运动的前向动力学集成到HMM中,这样的扩展HMM可用于估计关节运动直接处于状态。 开发了EMG功能以构造用于扩展HMM的测量方程,以形成状态空间模型。 对于状态空间HMM,可以使用常规的闭环预测校正方法(例如Kalman型算法)从EMG信号估计连续的关节运动,其中使用测量方程式来拒绝模型的不确定性和外部干扰。 此外,我们提出了一种新的针对肌电信号的归一化方法,目的是拒绝运动估计对变化的外部负载的依赖性。 在人体肘关节上进行了全面的实验,并通过比较基于肌电图的估计值和惯性测量单位的测量值,验证了所提出方法的改进。
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