基于小波包主元分析的表面肌电信号特征识别

发布时间：2018-01-05 07:13

本文关键词：基于小波包主元分析的表面肌电信号特征识别　出处：《河南理工大学学报(自然科学版)》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳性及小波包变换系数维数过高的问题,提出一种小波包主元分析和线性判别分析相结合的表面肌电信号动作特征识别新方法。以表面肌电信号用于智能轮椅为例,对采集到的两路SEMG信号进行小波包主元分析,提取SEMG信号的运动特征矩阵,并将运动特征矩阵输入到线性判别分类器进行分类,实现了前臂动作识别。试验表明:该方法能够将小波包系数矩阵由16维降到4维,并且对前臂的四种动作模式(握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻)的平均正确识别率达98%,与传统的小波包变换相比有较高的识别率。
[Abstract]:In this paper , a new method for recognizing the motion feature of surface myoelectric signal based on wavelet packet principal element analysis and linear discriminant analysis is put forward aiming at the non - stationarity of SEMG and the high dimension of wavelet packet transform coefficient .

【作者单位】：河南理工大学电气工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61104119) 河南理工大学博士基金资助(B2010-60)
【分类号】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： *0引言表面肌电信号(Surface Electromyographic,SEMG)是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动发放的生物电信号[1]。随着检测技术、信号处理技术和模式识别技术的发展,国内外学者对表面肌电的特征提取和模式识别也有更加深入研究[2]。文献[3]采用小波变换和自回归

【参考文献】

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【共引文献】

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