基于肌电复杂度和支持向量机的比例控制假手

发布时间：2018-03-31 10:22

  本文选题：表面肌电　切入点：支持向量机　出处：《华中科技大学学报(自然科学版)》2017年10期

【摘要】：为了提高肌电假手模式识别和速度比例控制准确率,提出一种基于肌电复杂度特征和支持向量机的比例控制假手方法.提取能够表征动作复杂度的Lempel-Ziv复杂度和平均功率作为表面肌电特征,输入支持向量机,对握拳、伸拳、腕伸及腕屈四个动作进行识别,同时通过三次样条插值方法对动作过程的肌电平均功率和动作速度进行拟合,实现假手的速度比例控制.实验表明:该方法取得了94.18%的动作模式平均识别率和8%以内的比例控制误差.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of pattern recognition and speed proportional control of myoelectric prosthetic hand, a method of proportional control of prosthetic hand based on myoelectric complexity and support vector machine is proposed.The Lempel-Ziv complexity and average power which can represent the motion complexity are extracted as the surface electromyography features, and the input support vector machine is used to recognize the four movements: fist grip, fist extension, wrist extension and wrist flexion.At the same time, the average myoelectric power and velocity of the prosthetic hand are fitted by cubic spline interpolation method to realize the speed proportional control of the prosthetic hand.Experiments show that the method achieves 94.18% average recognition rate and less than 8% error of proportional control.
【作者单位】： 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61671197) 浙江省自然科学基金资助项目(LY17F030021)
【分类号】：TP241

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本文编号：1690318