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公开(公告)号:CN107411741A
公开(公告)日:2017-12-01
申请号:CN201710588631.3
申请日:2017-07-19
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0488
CPC classification number: A61B5/0488 , A61B5/72
Abstract: 本发明公开了基于相干性—非负矩阵分解的多通道肌电耦合特性分析方法,将传统相干性分析和非负矩阵分解相结合,首先同步采集多通道肌电信号并对其进行预处理,再计算多通道肌电信号相干性,最后通过非负矩阵分解获得各个频段肌间功能连接强度。本发明定量分析多通道肌电耦合特性以及各个频段肌间功能连接强度,为深入探索中枢神经系统运动控制机制提供有效的观察手段,在康复医学领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号:CN108785997B
公开(公告)日:2021-01-08
申请号:CN201810537377.9
申请日:2018-05-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法,其内容包括:利用Delsys肌电采集系统和运动捕获设备同步采集患者健侧下肢与患侧下肢的表面肌电信号和运动信息,结合足底压力传感器采集下肢康复机器人与患者之间的人机交互力,并通过信息融合获取患者的下肢运动意图;利用OpenSim软件建立人体下肢肌肉骨骼模型,计算出下肢屈伸运动相关肌肉的肌力值,结合患侧镜像健侧方法和GS‑LSELM算法建立人体下肢的肌电‑肌力辨识模型,辨识出患侧下肢肌力值;建立基于肌力力矩和下肢康复机器人偏离期望关节轨迹偏差的变导纳模型,修正期望轨迹并结合实际轨迹求得偏差输入位置控制器,最终实现对患者期望轨迹的跟踪和下肢康复机器人的主动柔顺控制。
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公开(公告)号:CN108324503A
公开(公告)日:2018-07-27
申请号:CN201810218160.1
申请日:2018-03-16
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 一种基于肌骨模型和阻抗控制的康复机器人自适应控制方法,采集患者上肢健侧和患侧的表面肌电信号得到神经活动模型,建立人体上肢肌骨模型,运用卡尔曼滤波器和Opensim软件优化肌骨模型参数,得到上肢健侧输出力矩和患侧输出力矩,通过镜像方法得到患侧期望力矩,得到康复机器人辅助力矩;构建上肢活动度,利用肌电信号特征进行疲劳程度分级,调整调节力矩实现康复机器人辅助力矩自适应调整;将关节角度跟踪的期望值与关节角度修正值比较后得到实际参考关节角度,经运动学正解得到末端位置后输入位置控制器中,实现康复机器人的自适应柔顺控制,提升患者康复训练过程中的人机交互水平和个体适应性,使得康复机器人控制过程更加柔顺且安全可靠。
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公开(公告)号:CN108785997A
公开(公告)日:2018-11-13
申请号:CN201810537377.9
申请日:2018-05-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法,其内容包括:利用Delsys肌电采集系统和运动捕获设备同步采集患者健侧下肢与患侧下肢的表面肌电信号和运动信息,结合足底压力传感器采集下肢康复机器人与患者之间的人机交互力,并通过信息融合获取患者的下肢运动意图;利用OpenSim软件建立人体下肢肌肉骨骼模型,计算出下肢屈伸运动相关肌肉的肌力值,结合患侧镜像健侧方法和GS‑LSELM算法建立人体下肢的肌电‑肌力辨识模型,辨识出患侧下肢肌力值;建立基于肌力力矩和下肢康复机器人偏离期望关节轨迹偏差的变导纳模型,修正期望轨迹并结合实际轨迹求得偏差输入位置控制器,最终实现对患者期望轨迹的跟踪和下肢康复机器人的主动柔顺控制。
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公开(公告)号:CN109805929A
公开(公告)日:2019-05-28
申请号:CN201910113582.7
申请日:2019-02-14
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包分解及n:m一致性分析的肌间耦合特性分析方法,即一种小波包分解与n:m一致性计算相结合的肌电信号交叉频率耦合特性分析方法。根据本发明的肌间耦合特性分析方法不仅能够得到肌电信号间的非线性耦合特性,并且是能够反映不同频率比值下的肌肉间耦合信息的多通道肌电耦合特性分析方法。根据本发明的肌间耦合特性分析方法其具体包括如下步骤:步骤(a),信号采集:选取受试者以采集肌电信号,并对采集到的肌电信号进行预处理;步骤(b),小波包分解:将经过预处理后的肌电信号进行小波包分解;步骤(c),n:m一致性计算:将肌电信号经过小波包分解后得到的分量进行n:m一致性计算,以分析肌电信号间的交叉频率耦合特性。
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