以滑動(dòng)窗口的形式生成樣本，設(shè)滑動(dòng)步長(zhǎng)為1，單個(gè)通道表面肌電信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)為m，則生成樣本數(shù)為m-t+1，圖中描述了每個(gè)肌電信號(hào)通道選取兩個(gè)主成分來(lái)表征該時(shí)間窗內(nèi)的數(shù)據(jù)。圖7表示圖6中第二隱層從8個(gè)通道的主成分特征中提取2n種肌肉協(xié)同特征的過(guò)程，2n表示要識(shí)別的2n個(gè)手勢(shì)自由度，n為參與手勢(shì)運(yùn)動(dòng)的前臂肌肉中，互為拮抗肌肉的個(gè)數(shù)，經(jīng)過(guò)***層網(wǎng)絡(luò)的加工后，繼續(xù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元個(gè)數(shù)由c×t降為c×2，進(jìn)一步的，第二層神經(jīng)元用于提取肌肉協(xié)同相關(guān)的特征，本實(shí)施例中從肌電***特征中提取6種肌肉協(xié)同特征，分別對(duì)應(yīng)手腕外翻、手腕內(nèi)翻、順時(shí)針腕旋、逆時(shí)針腕旋、手打開(kāi)和手握拳，且肌肉協(xié)同特征值均為非負(fù)值，第二層神經(jīng)元的權(quán)值矩陣通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)自編碼器得到。自編碼器的主要特征在于輸入神經(jīng)元與輸出神經(jīng)元完全一致，且隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)小于輸入輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以獲得輸入數(shù)據(jù)中某些潛在的特征。從網(wǎng)絡(luò)的輸入層到隱藏層稱(chēng)為編碼過(guò)程，從隱藏層到輸出層稱(chēng)為解碼過(guò)程，文本使用自編碼器完成訓(xùn)練后的編碼部分作為第二層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣。為了使隱層神經(jīng)元均為非負(fù)值，編碼過(guò)程的***函數(shù)使用relu函數(shù)，由于輸入層包含數(shù)值為負(fù)的特征。多自由度平臺(tái)設(shè)備廠(chǎng)家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。山西直銷(xiāo)多自由度平臺(tái)多少錢(qián)

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為了使輸出層也能復(fù)原出負(fù)值特征，解碼過(guò)程的***函數(shù)使用tanh函數(shù)。自編碼器的損失函數(shù)使用交叉熵crossentropy函數(shù)；編碼器的權(quán)值矩陣使用xavier法進(jìn)行初始化，該方法能夠使初始權(quán)值呈均值為0的正態(tài)分布；迭代訓(xùn)練過(guò)程中使用剪枝算法減小過(guò)擬合情況，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率隨迭代次數(shù)指數(shù)衰減、并采用adam梯度下降法和mini-batch法加快訓(xùn)練速度，與非負(fù)矩陣因式分解方法相比，該方法擬合出的模型由于經(jīng)過(guò)了非線(xiàn)性***函數(shù)的運(yùn)算，因此具有更好的逼近效果。圖8表示從圖7中得到的肌肉協(xié)同特征中提取運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)標(biāo)簽的過(guò)程，自編碼器學(xué)習(xí)到的肌肉協(xié)同特征雖然不能直接得到期望的運(yùn)動(dòng)意圖，但當(dāng)6個(gè)協(xié)同特征經(jīng)過(guò)矢量疊加運(yùn)算后，將得到圖8中所示的震蕩波形圖，其中每一個(gè)波峰表示完成某一動(dòng)作時(shí)肌肉協(xié)同程度達(dá)到的**大值，兩側(cè)的波谷表示肌肉協(xié)同處于靜息狀態(tài)，因此一個(gè)完整的波谷-波峰-波谷段表示某手勢(shì)完成至**強(qiáng)肌肉***程度再到靜息恢復(fù)的過(guò)程，通過(guò)搜索波峰和波谷位置可以重構(gòu)出手部、腕部共三個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)標(biāo)簽。在得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)后，**后將上一層網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的肌肉協(xié)同特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)代入一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸擬合。得到的網(wǎng)絡(luò)層再與是前兩節(jié)計(jì)算得到的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行堆疊。山西直銷(xiāo)多自由度平臺(tái)多少錢(qián)