本文關(guān)鍵詞：基于改進小波包與樣本熵的表面肌電信號特征提取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對表面肌電信號(s EMG)進行小波包分解后子空間維數(shù)較大導(dǎo)致部分子空間的特征信息被減弱和相鄰子空間的頻率接近會導(dǎo)致不同程度的信息冗余問題,提出了一種基于改進小波包與樣本熵相結(jié)合的特征提取方法。在對原始s EMG進行小波變換的同時,對其某一高頻子空間也進行小波變換,提取改進小波包分解后四個低頻子空間的樣本熵作為特征。在智能輪椅平臺上進行實驗,實驗結(jié)果顯示采用基于該算法的輪椅系統(tǒng)不僅正確識別率較高,而且穩(wěn)定性更好。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)信息無障礙工程研發(fā)中心;重慶郵電大學(xué)光纖通信技術(shù)重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 肌電信號 小波 小波包 樣本熵 特征提取
【基金】：國家科技部國際合作項目(2010DFA12160) 國家自然科學(xué)基金資助項目(60905066,51075420)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 表面肌電信號(s EMG)是肌肉收縮時所產(chǎn)生的電波動。由于s EMG的非平穩(wěn)性和非線性等問題,導(dǎo)致信號的識別時間長、正確識別率低,嚴重影響了控制系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性[1,2]。最近幾年,采用常規(guī)的小波變換[3,4]、AR模型[4]、小波包變換[5]、雙譜[6]或樣本熵[7]等傳統(tǒng)方法進行特征

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本文編號：418011