【摘 要】
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穿戴式机器人在运动辅助过程中根据人体运动机能调整辅助模式/力度是实现人机协调共融的关键要素。通过对人体下肢正常步行时的表面肌电(sEMG)信号进行非线性分析,提出一种基
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505048);重庆市教委科学技术资助项目(KJ1500526)
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穿戴式机器人在运动辅助过程中根据人体运动机能调整辅助模式/力度是实现人机协调共融的关键要素。通过对人体下肢正常步行时的表面肌电(sEMG)信号进行非线性分析,提出一种基于分形维数标准差的运动机能评价指标。首先,采用相空间重构和最大李雅普诺夫指数确定sEMG信号是混沌信号的基本属性;其次,由于混沌信号的自相似性,采用计算分形维数的方法表征与运动机能密切相关的sEMG信号的复杂度;最后提出分形维数标准差用于评价持续运动过程中肌肉的收缩-放松能力。通过对比分析运动机能存在差异的受试者的实验数据,证明了分形维数标
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