基于筋骨假人和意图标注的躯干肌电预测结果校正
来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：
作者：王琦, 周志勇
摘要：在人机交互领域，预测躯干肌电信号极具应用潜力。但手部操作、平衡条件等因素会导致躯干肌肉控制模式转换，破坏躯干基于运动信号和肌电信号间的映射关系，因此很难实现高精度躯干肌电预测。为实现对应意图的躯干肌电预测，在设定弯伸腰任务内，测量一组部分椎旁肌肌电信号及运动信号，通过对多维椎旁肌肌电信号的多次两步聚类编码，将其转化为聚类编码号组成的动作向量，作为BiLSTM-CRF算法的输入，实现躯干肌肉动作的分时段标注，进而利用筋骨假人分别校正躯干肌电预测结果。预测校正结果可反映个体特征、躯干和手部动作意图。
关键词：椎旁肌, 动作意图, 两步聚类, 双向长短时神经网络, 肌电
