面向仿生假手的表面肌电信号检测与模式识别研究

发布时间：2017-04-26 02:09

  本文关键词：面向仿生假手的表面肌电信号检测与模式识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：表面肌电信号(Surface electromyography signal,sEMG)是在肌肉活动过程中形成的一种电生理信号。在表面肌电信号领域,表面肌电信号的分解以及基于表面肌电的人体动作的识别是一大研究焦点。通过研究,争取为人类创造一种更方便、自然、简单、有效、迅速的人机交互方式,这对于手语识别、游戏娱乐产品、假肢控制、作战指挥、移动设备操控、运动电子产品等行业而言,意义深远。在多功能假肢控制领域中,表面肌电信号模式的识别是一种基础性问题。论文针对模式分类手段以及EMG信号特征的提取展开具体地探索与分析。EMG信号主要来源于位于前臂四块不同肌肉组织的表面电极,选取改进的支持向量机作为模式识别的方法,识别不同手势动作,涵盖了预处理、信号采集以及手部动作识别这三部分工作内容。本论文首先对比分析研究了频域特征、时域特征以及小波特征等诸多肌电信号特征识别手段,对小波包函数的能量特征值进行降维处理,将所得结果作为最优特征向量。在模式识别方面,先从众多识别分类器中选出最小二乘支持向量机与标准支持向量机两种,然后在此分类器内输入获取到的特征向量,经过分析处理之后,以不同手势动作产生的不同表面肌电信号手为识别对象,进行分类处理。在分类器寻优过程中,引入遗传算法和粒子群算法进行对比实验,对训练时间及动作识别的正确率进行分析后发现,对于文中四种手部动作识别方式,基于粒子群参数寻优下的最小二乘支持向量机模式识别具有更短的运算时间和更高的识别率。
【关键词】：表面肌电信号 特征提取 模式识别 小波包变换 支持向量机
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R318;TN911.23
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究背景与意义8
• 1.2 表面肌电信号国内外研究现状8-12
• 1.2.1 表面肌电信号采集和预处理研究现状9-10
• 1.2.2 表面肌电信号特征参数提取方法研究现状10-12
• 1.2.3 表面肌电信号模式识别分类研究现状12
• 1.3 本文研究内容12-13
• 1.4 小结13-14
• 第2章 表面肌电信号及其特性14-22
• 2.1 表面肌电信号概述14-16
• 2.1.1 肌肉组织结构及动作电位14
• 2.1.2 MUAP模型14-15
• 2.1.3 影响表面肌电信号的因素15-16
• 2.2 表面肌电信号获取16-18
• 2.2.1 表面肌电信号数据采集与获取16-17
• 2.2.2 采样频率17-18
• 2.2.3 采样序列的滤波18
• 2.3 表面肌电信号分析及处理18-21
• 2.3.1 非平稳信号及其动态特征描述18-19
• 2.3.2 表面肌电信号活动段分析19-20
• 2.3.3 表面肌电信号降维处理20-21
• 2.4 小结21-22
• 第3章 表面肌电信号特征提取方法研究22-35
• 3.1 时域特征提取方法22-25
• 3.1.1 时域特征22-23
• 3.1.2 实验与结果分析23-25
• 3.2 频域特征提取方法25-27
• 3.2.1 频域特征25
• 3.2.2 实验与结果分析25-27
• 3.3 时频域特征提取方法27-34
• 3.3.1 基于小波变换(WT)的特征值提取27-29
• 3.3.2 基于小波包变换(WPT)的特征值提取29-31
• 3.3.3 实验与结果分析31-34
• 3.4 小结34-35
• 第4章 表面肌电信号模式识别分类方法研究35-47
• 4.1 标准支持向量机（SVM）分类器35-39
• 4.1.1 支持向量机原理35-36
• 4.1.2 最优分类面的构造36-37
• 4.1.3 核函数的选取37-38
• 4.1.4 参数的选取38-39
• 4.2 最小二乘支持向量机（SVM）的原理39-40
• 4.3 基于支持向量机的表面肌电信号分类方法40-44
• 4.3.1 遗传算法40-42
• 4.3.2 粒子群算法42-44
• 4.4 模式识别结果与分析44-46
• 4.4.1 识别准确率44-45
• 4.4.2 识别时间45-46
• 4.5 小结46-47
• 第5章 结论47-49
• 5.1 结论47
• 5.2 展望47-49
• 参考文献49-54
• 在学研究成果54-55
• 致谢55

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1 郝冬梅;吴水才;;医学模式识别课程建设的探索[J];医学信息;2010年03期

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6 赵健;俞卞章;;小波与神经网络在模式识别中应用的研究[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集（上）[C];2001年

7 崔建国;王旭;张大千;王少曼;张威;;基于磁场刺激与神经网络肌电信号的模式识别[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

8 ;红外偏振图像的模式识别[A];黑龙江、江苏、山东、河南、江西 五省光学（激光）联合学术‘13年会论文（摘要）集[C];2013年

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