TY -的A2胡Sijung AU -高,精卫AU - Ma,曹国伟盟——吴,达盟,徐小丽王盟——Shaohong盟——姚明,杰PY - 2022 Da - 2022/09/01 TI -识别人类的运动意图基于Bayesian-Optimized XGBOOST算法SP - 3015645六世- 2022 AB -为了提高识别率的下肢运动模式,本研究设计一个这样的模式识别方法,它集成了肌电图(EMG)和惯性测量单元(IMU)信号在三个姿势模式,包括走在地上,蹲,和延长坐着腿,解决困难获得高信噪比EMG和IMU信号同步。除此之外,本研究提出了一种同步分析方法对EMG和IMU双模信息正确antipower频率干扰加速度计信号。收集到的信号预处理提取特征值。并利用核主成分分析(KPCA),这些特征值的信息融合。最后,根据数据的特点,Bayesian-optimized XGBOOST算法设计。下肢运动模式与特征向量分类放入优化算法。多人实验结果表明,不同姿势的平均识别精度可以达到94.42%,平均水平 F 1值95.33%,平均返回值95.68%,证明了提出的模型可以用来识别人体运动意图和其泛化能力可以检测人体的个体差异。SN - 1687 - 725 - 2022/3015645 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/3015645——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER