下肢運動模式識別及運動姿態(tài)預測算法研究.pdf

1、智能下肢假肢的研究目的在于改善和提高殘疾人的生活質量，促進我國醫(yī)療福利事業(yè)的發(fā)展以及社會的和諧穩(wěn)定。目前，國內外都已經出現(xiàn)了智能化和仿生程度很高的智能下肢假肢產品，但是價格普遍偏高，難以普及到廣大的殘疾人群中去。因此，加大力度探索和研發(fā)高性能、低成本的智能下肢假肢產品，對于改善我國殘疾人的日常生活有著很大的意義。
　　智能下肢假肢的研究必須以下肢運動模式識別以及下肢運動姿態(tài)的準確預測為前提。本文主要是在實現(xiàn)下肢運動信息采集的基礎上

2、，探索和研究神經網絡算法在智能下肢假肢研究領域的可推廣性，實現(xiàn)基于神經網絡算法的人體下肢運動模式識別以及下肢運動姿態(tài)的準確預測，具體所做的研究工作有以下幾點：
　?。?）本文為了更好地實現(xiàn)人體下肢運動模式識別以及運動姿態(tài)預測，詳細分析了人體下肢運動的狀態(tài)及特征參數(shù)，搭建了人體下肢運動的膝關節(jié)角度獲取系統(tǒng)，并利用角度均值比的方法，對膝關節(jié)角度信號進行了簡單的歸一化處理，將膝關節(jié)角度信號轉化為膝關節(jié)角度特征值。
　?。?）在多運

3、動狀態(tài)的模式識別上，本文選用了比較成熟的BP神經網絡算法及其兩種改進算法還有自組織競爭神經網絡，一共四種網絡分別建立了多運動狀態(tài)的模式識別模型，并分別對模型進行訓練和仿真，最后比較識別結果，發(fā)現(xiàn)自組織競爭神經網絡建立的模式識別模型識別準確率更好，速度更快，模型訓練更加穩(wěn)定。
　?。?）引入另外一種神經網絡算法RBF神經網絡，分別利用基于L_M反傳算法的BP神經網絡以及RBF神經網絡建立人體下肢運動姿態(tài)預測模型，實現(xiàn)對于人體下肢運動