(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111650369.3 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 福州大学 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大 学城乌龙江北 大道2号福州大 学 (72)发明人 涂娟　赵翔　李玉榕　黄紫娟　 (74)专利代理 机构 福州元创专利商标代理有限 公司 35100 代理人 张灯灿　蔡学俊 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) A61B 5/397(2021.01) (54)发明名称 一种基于表面肌电信号的下肢运动识别方 法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于表面肌电信号的下肢 运动识别方法及系统， 该方法包括以下步骤： 步 骤1、 采集不同运动模式下的表面肌电信号并进 行预处理， 提取时域、 频域和非线性特征； 步骤2、 使用人工蜂群算法 ‑麻雀搜索算法混合优化核极 限学习机的惩罚参数和核参数， 得到最优核极限 学习机分类器； 步骤3、 利用优化后的分类器进行 识别。 该方法及系统有利于提高下肢运动模式识 别的准确率。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 114298230 A 2022.04.08 CN 114298230 A 1.一种基于表面肌电信号的下肢运动识别方法及系统， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1、 采集不同运动模式下的表面肌电信号并进行预处理， 提取时域、 频域和非线性 特征； 步骤2、 使用人工蜂群算法 ‑麻雀搜索算法混合优化核极限学习机的惩罚参数和核参 数， 得到最优核极限学习机分类 器； 步骤3、 利用优化后的分类 器进行识别。 2.根据权利要求1所述的一种基于表面肌电信号的下肢运动识别方法， 其特征在于， 所 述步骤1具体包括以下步骤： 步骤1.1、 采集不同运动模式下股内侧肌、 半腱肌、 股二头肌和股直肌的表面肌电信号， 对获取的表面肌电信号进行包括噪声滤除的预处 理， 并进行分段； 步骤1.2、 提取分段后肌电信号的积 分肌电值IEMG、 均方根值RMS、 均值频率MPF、 中值频 率MF、 模糊熵Fuz zyEn， 组成20维特 征向量， 其计算方法如下： 式中， ui为一长度为N的表面肌电信号， i＝1,2, …,N‑1， pj为功率谱密度的估计值， H为 数据频段的长度； 对于给定的时间序列[u(1)， u(2)， …， u(N)]， 定义相空间维数m和相似容限度r， m≤N ‑ 2， 重构相空间： 其中， 引入模糊隶属函数： 当i＝1,2,...,N‑m‑1， 式中， 为窗口向量Y(i)和Y(j)之间的最大绝对距离；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114298230 A 2定义 因此， 有限时序数据集， 模糊熵为 式中， 相似容限λ为0.2S D， SD为元时序信号的标准差 。 3.根据权利要求1所述的一种基于表面肌电信号的下肢运动识别方法， 其特征在于， 所 述步骤2中， 通过人工蜂群算法ABC与麻雀搜索算法SSA混合优化核极限学习机的惩罚参数C 与核参数σ， 得到最优KELM分类 器， 以实现下肢运动分类； KELM的训练过程 为： 对于S个任意 不同的样本(ri,ti)， 其中ri＝[ri1,...,rin]T， ti＝[ti1,...,tim]T； ELM表示为： 式中， β 是输出权 重矩阵， h(ri)是隐层核映射， ti是样本的标签； β ＝H+ti    (8) 式中， H+是矩阵H的Mo ore‑Penrose广义逆矩阵； 引入式(9)定义核矩阵， 得到基于核矩阵的KELM； KELM输出函数为： 式中， K(r,ri)是核函数， C是惩罚参数， I是单位矩阵， ΩKELM是核矩阵， T是训练样本的类 标志向量组成的矩阵； 采用RBF函数 4.根据权利要求3所述的一种基于表面肌电信号的下肢运动识别方法， 其特征在于， 所 述人工蜂群算法ABC中， 包括采蜜蜂、 跟随蜂和侦查蜂， 蜂群的蜜蜂总数为2 ×NP， 食物源数 量为NP， 最大搜索次数为limit， 最大迭代次数为max  Cycle， 待优化参数个数为D， D＝2， 代 表KELM的惩罚参 数和核参 数； 随机产生初始可行解xij， i＝1,…,NP/2； j＝1, …,D， 即为食物 源， 并计算适应度fiti(xi)； 采蜜蜂通过式(11)产生新的食物源x ′ij， 计算新食物源的适应 度值； 若新食物源的适应度优于旧食物源， 则用新食物源代替旧食物源， 反之， 保留旧食物 源； 采蜜蜂完成搜寻工作后， 将食物源信息 分享给跟随蜂； 跟随蜂根据式(12)计算得到的概 率pi来选择食物源， 然后在[ ‑1,1]内随机产生一个数， 若食物源的概率值大于该随机数， 则 跟随蜂在该食物源附近随机产生一个新的食物源， 并计算对应的适应度； 若新食物源适应 度优于旧食物源， 则旧食物源被替代， 反之， 则保留旧食物源， 跟随蜂完成搜寻后； 若某 一食 物源经过limit次循环仍然没有被进一步更新， 则该食物源被舍弃， 同时， 该食物源对应的权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114298230 A 3