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文档简介
别涉及一种基于FMG和sEMG信号的肌力预测方法增加了传感器数量,并且增加了信号处理的难2基于肌肉压力图FMG技术,采集至少一个待测试人员的肌肉活动时产生的肌肉压力信基于表面肌电图sEMG技术,采集所述至少一个待测试人提取所述肌肉压力信号与所述肌肉生理电信号的目标时域特征和目标频2.根据权利要求1所述的基于FMG和sEMG信号的提取所述肌肉压力信号基于目标活动段的第一平均值特征和基于非活动段的第二平3.根据权利要求1所述的基于FMG和sEMG信号基于训练标签重量范围,对所述至少一个待测试人员的信号特征进行信号归一化处4.根据权利要求1所述的基于FMG和sEMG信号的肌力预利用所述处理后的特征确定特征数据集,并将所述特征数据集划分为训练集和测试将所述测试集输入至所述训练的机器学习模型中,以输出模型预测结第二采集模块,用于基于表面肌电图sEMG技术,采预测模块,用于提取所述肌肉压力信号与所述肌肉生理电信号的频域特征,并将所述目标时域特征和所述目标频域特征按照目标肌力等级进行标准化处6.根据权利要求5所述的基于FMG和sEMG信号的肌力3第一提取单元,用于提取所述肌肉压力信号基于目标活动段的7.根据权利要求5所述的基于FMG和sEMG信号第三提取单元,用于在目标动作类型下,提取所述至少处理单元,用于基于训练标签重量范围,对所述至少一个待测试人确定模块,用于在将所述处理后的特征输入至目标机器学习模获取模块,用于在将所述处理后的特征输入至目标机生成模块,用于在将所述处理后的特征输入至目标机器学习模型之处理器执行,以用于实现如权利要求1_4任一项所述的基于FMG和sEMG信号的肌力预测方4[0002]人体肌肉功能与激活状态是反应人运动能力和健康状态的一项重要的生理参数肌肉激活状态和功能进行评估对人体运动健康有十分重要中通过可穿戴设备对肌肉的激活状态进行实时监测能够定量化具体肌肉的康复训练效果,[0007]本发明第一方面实施例提供一种基于FMG和sEMG信号的肌力预测方法,包括以下理电信号;提取所述肌肉压力信号与所述肌肉生理电信号的目标时域特征和目标频域特5所述肌肉压力信号基于目标活动段的第一平均值特征和基于非活动段的第二平均值特征;6[0018]本发明实施例可以基于FMG技术采集待测试人员的肌肉活动时产生的肌肉压力信[0020]本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得图1为根据本发明实施例提供的一种基于FMG和sEMG信号的肌力预测系统的结构图3为根据本发明实施例提供的一种基于FMG和sEMG信号的肌力预测方法的流程图8为根据本发明实施例提供的一种基于FMG和sEMG信号的肌力预测装置的结构[0022]下面参考附图描述本发明实施例的基于FMG和sEMG信号的肌力预测方法及装置。7基于FMG技术采集待测试人员的肌肉活动时产生的肌肉压力信号,并基于sEMG技术采集待[0029]其中,上述装置中的信号采集电路可以对传感信号进行采集和传输,可以产生89在特定的动作类型下,每个数据集包含多名受试者的数据,对每名受试者记录其个人信息所有人的同一特征一起标准化,区别于这种传统方式,本发明实施例可以对每个人的信号对受试者个人信息,由于每个人只有一个信息,因此对这部分数据按传统标准化方式进行统一归一化。[0046]其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于FMG和sEMG信号的肌力预测装[0051]预测模块300,用于提取肌肉压力信号与肌肉生理电信号的目标时域特征和目标[0058]可选地,在本发明的一个实施例中,基于FMG和sEMG信号的肌力预测装置10还包[0062]需要说明的是,前述对基于FMG和sEMG信号的肌力预测方法实施例的解释说明也[0065]处理器902执行程序时实现上述实施例中提供的基于FMG和sEMG信号的肌力预测[0068]存储器901可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non_volatilememory例如至少一个磁盘存储器。和处理器902可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(IndustryStandardArchitecture,简称为ISA)总线、外部设备互连(Peripheral置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。理器执行时实现如上的基于FMG和sEMG信号的肌力术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器光纤装置,以及便携式光盘只读存储器实施方式中,N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件[0079]本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步
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