| 专利名称 | 基于多尺度高斯?马尔科夫随机场模型的下肢运动识别方法 | 申请号 | CN201711008627.1 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN107679516A | 公开（授权）日 | 2018.02.09 | 申请（专利权）人 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 发明（设计）人 | 王玉成;孔令成;叶晓东;王众辉 | 主分类号 | G06K9/00(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 专利有效期 | 基于多尺度高斯?马尔科夫随机场模型的下肢运动识别方法 至基于多尺度高斯?马尔科夫随机场模型的下肢运动识别方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于多尺度高斯?马尔科夫随机场模型的人体下肢运动模式自动识别方法，包括：1采集人体下肢C种运动模式的原始数据，并对原始数据进行预处理，构建数据特征图；2信号的多尺度分解与特征场建模；3设定迭代次数Q，迭代更新第l层尺度图像观测场高斯模型参数{μc，σc，πc}；4将分类结果与各运动模式标准集进行匹配判断模式归属，根据投票准则消除不同运动模式时序分割区域的边界模糊的问题。本发明能提取稳定的信号局部特征，克服运动不稳定带来的信号噪声影响，从而提高下肢运动模式的识别准确率和预测可靠性，为辅助运动系统的稳定控制提供技术支撑。 |
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