基于PSoC和DP-PSO-SVM的便携式假肢控制系统

针对三自由度假肢阈值控制方式存在不直观、灵活性差的缺陷，控制效果较好的模式识别控制器存在便携性差、实用性差等问题，提出一种基于PSoC在线模式识别的肌电假肢控制系统设计方案.采用低功耗芯片PSoC作为主控制器，设计了一套便携式四通道sEMG （表面肌电信号）采集系统，采用双群粒子群优化算法改进的支持向量机（DP-PSO-SVM）构建分类识别器，并通过假肢驱动器实现假肢在线模式控制.实验结果表明：采用DP-PSO-SVM算法比采用标准粒子群SVM （PSO-SVM）算法构建的分类器识别精度提高4%，达到96.7%；该控制器对6种动作的在线识别率达到96.3%，且符合实时性要求.