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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-08-04

以滑動窗口的形式生成樣本,設(shè)滑動步長為1,單個(gè)通道表面肌電信號的采樣點(diǎn)數(shù)為m,則生成樣本數(shù)為m-t+1,圖中描述了每個(gè)肌電信號通道選取兩個(gè)主成分來表征該時(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)同特征的過程,2n表示要識別的2n個(gè)手勢自由度,n為參與手勢運(yùn)動的前臂肌肉中,互為拮抗肌肉的個(gè)數(shù),經(jīng)過***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為編碼過程,從隱藏層到輸出層稱為解碼過程,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。多自由度平臺設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動化科技有限公司。山西直銷多自由度平臺多少錢

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六自由度平臺(六自由度平臺自由度應(yīng)用在什么環(huán)境呢?)的介紹:六自由度平臺是什么相信大家聽了都一頭霧水,剛聽到這個(gè)名字的時(shí)候和大家一樣。但是其實(shí)它在生活中的運(yùn)用十分的,特別是被的運(yùn)用于各種訓(xùn)練模擬器中。我們來講講六自由度是什么,6個(gè)自由度分別為:沿x軸平移,沿y軸平移,沿z軸平移,繞x軸轉(zhuǎn)動,繞y軸轉(zhuǎn)動,繞z軸轉(zhuǎn)動。六自由度平臺的下平臺安裝在地面上,上平臺為運(yùn)動平臺,它由六只電動缸支承,運(yùn)動平臺與電動缸采用六個(gè)虎克鉸連接,電動缸與固定基座采用六個(gè)虎克鉸連接,六只電動缸采用伺服電機(jī)驅(qū)動的電動缸。計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)通過協(xié)調(diào)控制電動缸的行程,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動平臺的六個(gè)自由度的運(yùn)動,即笛卡爾坐標(biāo)系內(nèi)的三個(gè)平移運(yùn)動和繞三個(gè)坐標(biāo)軸的轉(zhuǎn)動。

六自由度平臺實(shí)現(xiàn)了部分或者完全替代市場上原有的液壓平臺,由于使用了電動控制,省略了液壓泵站、配管等周圍設(shè)備,簡化了整個(gè)裝置,除去了由于使用液壓油而產(chǎn)生的跑、冒、滴、漏等現(xiàn)象,免去了液壓油的污染。六自由度平臺工作時(shí)機(jī)械自鎖可靠安全,可適應(yīng)各種惡劣環(huán)境,很少需要維修,運(yùn)行速度快而且柔和,更加適合絕大部分產(chǎn)品應(yīng)用、降低用戶維護(hù)和安裝成本。六自由度平臺無機(jī)械死角,俯仰角范圍,滾轉(zhuǎn)角范圍,通過專業(yè)計(jì)算機(jī)對數(shù)據(jù)的快速處理和計(jì)算,運(yùn)動時(shí)可以實(shí)時(shí)反映負(fù)載的姿態(tài)變化。昆山專業(yè)多自由度平臺設(shè)備服務(wù)廠家推薦蘇州恩暢自動化科技有限公司。

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為了使輸出層也能復(fù)原出負(fù)值特征,解碼過程的***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)練過程中使用剪枝算法減小過擬合情況,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)過了非線性***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)動學(xué)和動力學(xué)標(biāo)簽的過程,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)動意圖,但當(dāng)6個(gè)協(xié)同特征經(jīng)過矢量疊加運(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-波谷段表示某手勢完成至**強(qiáng)肌肉***程度再到靜息恢復(fù)的過程,通過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。山西直銷多自由度平臺多少錢