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高密度肌电模式识别中新颖运动抑制的度量学习( Metric learning for novel motion rejection in high-density myoelectric pattern recognition )
Le Wu Xu Zhang Xuan Zhang Xiang Chen Xun Chen
传统的肌电模式识别系统大多只能识别有限的模式，容易受到未知运动任务的干扰。本文的目的是开发一种鲁棒的肌电控制方法，以拒绝新的/未知的模式。在所提出的方法中，我们首先将高密度表面肌电信号（HD-sEMG）转换成一系列特征图像。然后，利用度量学习引导的卷积神经网络(CNN)提取图像的鉴别表示。与普通CNN的可分离表示相比，区分性表征了类内的紧凑变化和类间的可分离差异。随后，我们训练多个自动编码器(AEs)来拒绝任何出现与目标模式显著不同的新模式的表示。通过在9名受试者的前臂伸屈肌上放置两个6×8高密度电极阵列,在完成7个目标运动任务和6个复杂的新运动任务时记录HD-sEMG信号,对所提方法的性能进行了评价。所提出的方法能以94.28%的高正确率识别和剔除新颖模式，明显优于一种被广泛采用的传统方法77.49%(p<0.05)。这一工作证明了度量学习在减轻新的运动干扰中的有效性，新的运动干扰是在肌电控制中不可避免的。这将提高肌电控制系统的鲁棒性。
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