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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种假肢控制的训练方法及系统，涉及假肢控制训练技术领域，包括以下步骤：通过表面肌电电极从使用者的手臂肌肉上采集肌电信号，对采集到的原始肌电信号进行预处理；从预处理后的原始肌电信号中提取出反映非肌肉活动的肌电信号变化特征，将提取的特征进行分析处理，并输入到一个预先训练好的机器学习模型中，通过模型识别出非肌肉活动引起的电位变化。本发明通过预处理肌电信号和机器学习模型识别，筛除非肌肉活动引起的电位变化，提升假手操作的准确性和可靠性，减少误操作风险，增加假肢实用性和安全性，此外，分析非肌肉活动电压变化，将其分类并采取相应措施，有效减少干扰引起的安全隐患，增强系统稳定性和用户体验。

主权项：1.一种假肢控制的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：通过表面肌电电极从使用者的手臂肌肉上采集肌电信号，对采集到的原始肌电信号进行预处理；从预处理后的原始肌电信号中提取出反映非肌肉活动的肌电信号变化特征，将提取的特征进行分析处理，并输入到一个预先训练好的机器学习模型中，通过模型识别出非肌肉活动引起的电压变化；反映非肌肉活动的肌电信号变化特征包括：肌电信号的基线随着时间变化的情况和肌电信号中的尖峰信号情况，获取后，在评估窗口内，对基线随着时间变化的情况和肌电信号中的尖峰信号情况进行分析处理后，分别生成基线漂移指数和瞬时尖峰指数，将基线漂移指数和瞬时尖峰指数输入到一个预先训练好的机器学习模型中，基于模型生成非肌肉活动电压变化感知系数，通过非肌肉活动电压变化感知系数识别出非肌肉活动引起的电压变化；将在评估窗口下对提取的电压变化特征进行分析处理后生成的非肌肉活动电压变化感知系数与预先设定的非肌肉活动电压变化感知系数参考阈值进行比对分析，识别出非肌肉活动引起的电压变化，具体的步骤如下：若非肌肉活动电压变化感知系数大于等于非肌肉活动电压变化感知系数参考阈值，则将该评估窗口下的电压变化标记为非肌肉活动引起的电压变化；若非肌肉活动电压变化感知系数小于非肌肉活动电压变化感知系数参考阈值，则将该评估窗口下的电压变化标记为肌肉活动引起的电压变化；对于识别出的非肌肉活动肌电信号进行筛除，并将筛除后的肌电信号输入假手控制系统，将其转换为对应的假手动作指令；对检测到的非肌肉活动电压变化情况进行综合分析，根据分析结果，将非肌肉活动电压出现的情况划分为突发出现型、周期出现型以及持续出现型；将非肌肉活动电压出现的情况划分为突发出现型、周期出现型以及持续出现型的具体步骤如下：获取若干个评估窗口下的非肌肉活动电压变化感知系数，确保数据连续性和完整性，将非肌肉活动电压变化感知系数重新标记为，式中，f表示第f个评估窗口；统计分析各评估窗口下的非肌肉活动电压变化感知系数的特征值，其中包括非肌肉活动电压变化感知系数均值和非肌肉活动电压变化感知系数标准差；分析非肌肉活动电压变化感知系数的时间序列特性，计算非肌肉活动电压变化感知系数的自相关函数，以识别其变化模式，计算的表达式为：，式中，为滞后时间，为自相关函数值，为非肌肉活动电压变化感知系数均值，为评估窗口的总数；对非肌肉活动电压变化情况进行划分，具体划分的结果如下：若，则将非肌肉活动电压变化情况划分为突发出现型，式中，为非肌肉活动电压变化感知系数标准差；若，则将非肌肉活动电压变化情况划分为周期出现型，式中，为自相关函数参考阈值；若，则将非肌肉活动电压变化情况划分为持续出现型，式中，为非肌肉活动电压变化感知系数参考阈值；针对不同类型的非肌肉活动电压变化情况，分别采取不同的应对措施。

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