信息与控制

作者：张杨, 隋修武, 万凯新

关键词：PSoC, 便携式, 模式识别, 支持向量机(SVM), 双群粒子群优化算法(DP-PSO), 假肢控制

针对三自由度假肢阈值控制方式存在不直观、灵活性差的缺陷，控制效果较好的模式识别控制器存在便携性差、实用性差等问题，提出一种基于PSoC在线模式识别的肌电假肢控制系统设计方案.采用低功耗芯片PSoC作为主控制器，设计了一套便携式四通道sEMG（表面肌电信号）采集系统，采用双群粒子群优化算法改进的支持向量机（DP-PSO-SVM）构建分类识别器，并通过假肢驱动器实现假肢在线模式控制.实验结果表明：采用DP-PSO-SVM算法比采用标准粒子群SVM（PSO-SVM）算法构建的分类器识别精度提高4%，达到96.7%；该控制器对6种动作的在线识别率达到96.3%，且符合实时性要求.

来源：2019年第4期

《信息与控制》期刊编辑部

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