基于卡爾曼濾波的小波去噪和IWOA-ELM的頸肩肌肉疲勞分類方法

摘要： 針對(duì)采集的表面肌電信號(hào)噪聲干擾多，以及缺少頸肩肌肉疲勞狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn)和分類模型的問題，本文提出了一種基于聯(lián)合去噪和優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的頸肩肌肉疲勞分類方法。首先，使用AnyBody建立頸肩骨骼肌肉生物力學(xué)模型，根據(jù)肌肉pH值和RPE勞累感知量表劃分肌肉疲勞狀態(tài)。采集6名健康青年人斜方肌上束疲勞狀態(tài)下的表面肌電信號(hào)。然后，結(jié)合卡爾曼濾波和改進(jìn)的小波閾值函數(shù)進(jìn)行聯(lián)合去噪，提取均方根、積分...