為提高基于表面肌電信號的人體腰背動作識別率,提出一種基于小波包能量與改進NARX神經網絡的分類識別新方法。利用小波包變換對動作部位進行表面肌電信號特征提取,并采用改進NARX神經網絡進行分類識別。選取8名實驗者分別在扭腰、彎腰、側彎腰3種動作下進行表面肌電信號數據采集,選擇db4小波包函數對信號進行6層分解,得到第6層64個頻帶的小波包分解系數,代表各個動作信息的特征向量,作為改進NARX神經網絡的輸入進行分類識別。對照實驗組中,改進NARX神經網絡的識別率較高,總體識別率達到96.7%。實驗結果表明,利用該識別方法對腰部動作進行分類識別,分類準確,且識別率更高。

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【文章目錄】：
0 引言
1 小波包能量特征向量提取
2 NARX神經網絡改進算法
3 動作識別實驗與結果分析
    3.1 特征向量提取與神經網絡構建
    3.2 改進神經網絡訓練與測試
    3.3 結果分析
4 結語



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