专利汇可以提供一种基于极限学习机的髌骨疼痛检测系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于极限学习机的髌骨 疼痛 检测系统,包括集成了 陀螺仪 和 加速 度计 的 传感器 、 采样 电极 片和电脑终端;用集成了陀螺仪和加速度计的传感器去测得 关节 角 度 值,并用采样电极片采集表面肌电 信号 值;集成了陀螺仪和加速度计的传感器和采样电极片通过无线传输的方式分别将关节角度值和表面肌 电信号 上传到电脑进行去噪处理后保存。本发明避免了贵重仪器的使用,降低了检测的成本,减少了检测时间,保证了检测的 精度 ,并且可以做到在日常环境中进行试验,不受特定场地的限制。,下面是一种基于极限学习机的髌骨疼痛检测系统专利的具体信息内容。
1.一种基于极限学习机的髌骨疼痛检测系统,其特征在于:包括集成了陀螺仪和加速度计的传感器、采样电极片和电脑终端;用集成了陀螺仪和加速度计的传感器去测得关节角度值,并用采样电极片采集表面肌电信号值;集成了陀螺仪和加速度计的传感器和采样电极片通过无线传输的方式分别将关节角度值和表面肌电信号上传到电脑终端进行去噪处理后保存;在电脑终端上对保存的数据进行处理,处理后作为输入变量训练极限学习机,并保存训练好后的神经网络结构,用以随时输入实时获取的角度值和表面肌电信号值进行髌骨疼痛检测。
2.一种根据权利要求1所述的基于极限学习机的髌骨疼痛检测系统的检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1:分别采集多组关节角度值和表面肌电信号值;
步骤S2:将步骤S1中采集的数据通过无线传输上传到电脑,进行去噪处理后保存数据;
步骤S3:将角度值和表面肌电信号值作为输入变量xi进行归一化处理;
步骤S4:将归一化后的变量作为输入来训练极限学习机;
步骤S5:训练好后的神经网络保存其结构,用以随时输入实时获取的角度值和表面肌电信号值进行检测。
3.根据权利要求2所述的一种基于极限学习机的髌骨疼痛检测系统的检测方法,其特征在于:利用传感器采集关节角度值的具体内容为:传感器的方向通过将初始方向θ0与随后的角位移ω的积分相加得出,其表达式如下所示:
在被测关节相连的两个身体节段上安放传感器,并通过对比两个传感器单元的方向得出关节角度θ,其表达式如下所示:
θ=180°-(θ1-θ2)
其中θ1为关节上肢段的传感器所输出的角度,θ2为关节下肢段的传感器所输出的角度。
4.根据权利要求2所述的一种基于极限学习机的髌骨疼痛检测系统的检测方法,其特征在于:步骤S3中所述进行归一化的公式为:
其中,x.m是输入变量xi的平均值,x.s是输入变量xi的标准差。
5.根据权利要求2所述的一种基于极限学习机的髌骨疼痛检测系统的检测方法,其特征在于:步骤S4的具体内容为:将归一化后的变量输入神经网络进行训练,其表达式如下所示:
∑βig(wi·xj+bi)=oj,j=1,...,n (3)
其中wi是第i个隐藏层节点的输入权重向量,bi是第i个隐藏层节点的偏差,βi是第i个隐藏层节点的输出权重向量;
而极限学习机的训练目标是最大程度的减小输出值和目标期望值之间的误差,其表达式如下所示:
其中oj是神经网络的输出值,tj是目标期望值;
上面两式可以组合到一起,其表达式如式(5)所示:
该式简要写成如下式(6):
Hβ=T (6)
其中H是神经网络的隐藏层输出矩阵,T是期望输出矩阵;训练过程等同于找到线性方程的最小二乘解,即β;训练结束后保存网络模型。
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