本文選題：表面肌電信號(sEMG) + 自排序熵　； 參考：《模式識別與人工智能》2014年06期

【摘要】：針對人體表面肌電信號的非平穩(wěn)、非線性特點,提出一種基于排序熵和自互信息的自排序熵指標(biāo),定量描述表面肌電信號的內(nèi)在動力學(xué)特性,實現(xiàn)肢體不同運動狀態(tài)下肌電信號非線性特征的有效刻畫.進行健康受試者上肢肘關(guān)節(jié)不同彎曲角度下表面肌電采集實驗,計算其自排序熵指標(biāo)并運用支持向量機進行動作識別,通過與已有表面肌電特征指標(biāo)的對比分析,驗證文中方法的有效性.
[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.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61271142,61102005) 秦皇島科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展計劃項目(No.201302A218,2012021A040)資助
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1782205