基于肌电信号的臂力估计疲劳误差补偿方法及系统

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基于肌电信号的臂力估计疲劳误差补偿方法及系统
申请号:CN202411468440
申请日期:2024-10-21
公开号:CN119344736A
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
摘要
基于肌电信号的臂力估计疲劳误差补偿方法及系统,所述方法包含如下步骤:依据时间顺序将疲劳样本分为多组,采用手臂输出力估计模型对每组的疲劳样本均进行手臂力量拟合训练,依据手臂输出力估计模型的验证误差,采用优化分割算法对疲劳样本进行疲劳等级分割;将实测的手臂输出力输入疲劳等级识别模型,识别疲劳等级;改进疲劳等级识别模型,利用改进疲劳等级识别模型的自迭代逆向推理机制,选择对应疲劳等级的手臂输出力估计模型,实现疲劳误差的动态补偿。本申请能消除肌肉疲劳对动态臂力估计模型的影响,克服传统疲劳补偿过程中假设疲劳随时间线性发展的模型误差问题。
技术关键词
数据特征提取 误差补偿方法 电信号 融合神经网络 多头注意力机制 膨胀卷积神经网络 通道 Softmax函数 分割算法 疲劳特征 推理机制 加权特征值 特征融合网络 特征提取模型 多尺度注意力机制 多尺度膨胀卷积 样本 分支 误差补偿系统
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