基于sEMG信号的下肢康复动作识别算法

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摘  要：表面肌电信号（sEMG）是一种神经电信号，其能反映神经、肌肉的状态及功能。近年来，越来越多的研究人员对基于sEMG信号的下肢康复动作的问题进行探讨并取得巨大突破。随着深度学习模型的日益成熟，各种模型对sEMG信号下肢康复动作的准确率有明显提升。该文使用基于CNN网络的sEMG信号下肢康复动作识别算法，首先数据预处理过程，选用截止点为20 Hz（低）和450 Hz（高）的有限脉冲响应带通滤波器对sEMG信号进行处理，之后进行特征提取，满足实验数据的需求。（剩余5493字）

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