基于遗传算法的sEMG至SFAP的分解算法

来源 :中国生物医学工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：youki2008

【摘要】

：

本研究提出了一种表面肌电信号(Surface Electromyogram,sEMG)至单纤维动作电位(Single Fiber ActionPotential,SFAP)新的分解算法.由于sEMG分解的复杂性,本研究将sEMG分解问

【作者】

：

王江李韬费向阳曾启明张立

【机构】

：

天津大学电气与自动化工程学院,香港理工大学电机工程系

【出处】

：

中国生物医学工程学报

【发表日期】

：

2005年3期

【关键词】

：

SEMG 遗传算法分解 SFAP 聚类 Artificial limbs Biomedical engineering Genetic algorithms

【基金项目】

：

国家自然科学基金

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本研究提出了一种表面肌电信号(Surface Electromyogram,sEMG)至单纤维动作电位(Single Fiber ActionPotential,SFAP)新的分解算法.由于sEMG分解的复杂性,本研究将sEMG分解问题转化为SFAP三基函数参数的优化问题和同一SFAP参数的聚类问题.在算法中,运用改进的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行参数的优化,运用无监督学习的Kohonen神经网络进行参数的聚类.遗传算法的运用加强了算法的搜索能力,提高了分解的正确贩率,加快了算

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