方亚南
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：合肥财经职业学院更多>>
- 相关领域：语言文字文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于残差神经网络和表面肌电信号的肌肉疲劳监测研究
- 2025年
- 对一种基于深度学习的肌肉电信号进行监测实验,共招募14名在校女大学生做肌电和心电两部分数据采集。首先,利用db小波对采集的肌电信号做两次小波变换,完成数据降噪;其次,通过快速傅里叶变换做数据过滤,然后进行时域和频域分析;最后,利用残差神经网络搭建数据处理模型,其中ResNet模型引入残差模块,能够有效地消除由于模型层数增加而导致的梯度弥散或梯度爆炸问题,提取肌肉收紧和放松状态时的数值特征。监测实验的数据处理结果显示:测试集识别准确率最终趋于0.766,训练集识别准确率最终趋于0.831,具有较高的准确率。
- 方亚南汪晓红丁一
- 关键词：生理信号
