基于自排序熵的表面肌电信号特征提取方法

发布时间：2018-04-21 11:14

  本文选题：表面肌电信号(sEMG) + 自排序熵　； 参考：《模式识别与人工智能》2014年06期

【摘要】：针对人体表面肌电信号的非平稳、非线性特点,提出一种基于排序熵和自互信息的自排序熵指标,定量描述表面肌电信号的内在动力学特性,实现肢体不同运动状态下肌电信号非线性特征的有效刻画.进行健康受试者上肢肘关节不同弯曲角度下表面肌电采集实验,计算其自排序熵指标并运用支持向量机进行动作识别,通过与已有表面肌电特征指标的对比分析,验证文中方法的有效性.
[Abstract]:In view of the non-stationary and nonlinear characteristics of human surface EMG signals, a self-ranking entropy index based on ordering entropy and self-mutual information is proposed to quantitatively describe the intrinsic dynamic characteristics of surface EMG signals. The nonlinear characteristics of EMG signals in different motion states of limbs are characterized effectively. The surface electromyography (EMG) was collected from the elbow joint of the upper limb of healthy subjects at different bending angles. The self-ranking entropy index was calculated and the motion recognition was carried out by using support vector machine (SVM). The results were compared with the existing EMG characteristics. The effectiveness of the proposed method is verified.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61271142,61102005) 秦皇岛科学技术研究与发展计划项目(No.201302A218,2012021A040)资助
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1782205