基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)融合步態(tài)識別研究

摘要： 步態(tài)識別對智能可穿戴設(shè)備的人機融合至關(guān)重要。傳統(tǒng)步態(tài)識別方案響應(yīng)速度慢，多種步態(tài)綜合識別準確率低，導致人機融合度低和穿戴舒適性差。針對可穿戴設(shè)備高度人機融合的需求，提出了融合表面肌電(sEMG)傳感器與慣性傳感器(IMU)的步態(tài)及相位精準識別方法。以三軸加速度序列為基礎(chǔ)特征源，構(gòu)建多層感知器(MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對走、跑、上下樓、上下坡六種步態(tài)進行分類識別。同步引入sEMG傳... （共6頁）