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公开(公告)号：CN117562559A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311642024.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于功率和力矩输出的上臂肱二头肌疲劳识别与预测方法，首先分别构建上臂肱二头肌骨骼肌的输出功率模型与输出力矩模型；然后以功率输出信号的均方根、绝对平均值、过零率、中值频率和总做功以及力矩输出信号的均方根、峰值指标和中值频率共八个指标作为疲劳特征指标，构建8维的观测特征向量，进行聚类分析，识别出骨骼肌疲劳状态；再利用聚类的结果训练SVM算法，构建得到预测模型；最后将采集的运动中骨骼肌的疲劳特征指标输入至预测模型中，对上臂肱二头肌骨骼肌的疲劳状态进行预测。本发明利用人体功率输出和力矩输出特征来识别肌肉疲劳，个体差异对模型影响较小，F1‑score为95％，AUC为98.7％，精度较高。
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