基于支持向量多元分类的下肢动作模式的识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200910099598.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2009-06-12
申请人：
浙江大学

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著录项信息

专利名称	基于支持向量多元分类的下肢动作模式的识别方法
申请号	CN200910099598.3	申请日期	2009-06-12
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2009-11-25	公开/公告号	CN101587546
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区浙大路38号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	吴剑锋;吴群;曾志强;孙守迁
代理机构	杭州裕阳专利事务所（普通合伙）	代理人	江助菊

摘要

一种基于支持向量多元分类的下肢动作模式的识别方法，该方法的主要步骤为：首先是采集肌电信号，接着对采集的信号进行预处理，其后进行信号的时域及频域特征提取，提取时利用一个小的移动窗口对信号进行采样，同时将计算分散到小的时间段内进行；肌电信号特征向量空间建立时在时域上选择肌电均方根值、绝对值平均以及方差三个分段统计值为特征值，在频域上采用Mallat分解方法获取频域特征值，接着对信号进行PCA主元分析，随后依据足底压力信号的压力值将压力信号分为支撑目标集与摆动目标集，随后简化SVM多元分类器对目标集数据进行分类而后输出识别结果。本方法克服传统肌电信号谱分析的不足，为下肢动作模式的识别提供鲁棒性好且易于识别的特征向量。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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