本文選題：表面肌電信號(hào) + TKE算子�。� 參考：《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：為了提高人體上肢動(dòng)作識(shí)別正確率,提出了一種基于表面肌電信號(hào)雙譜分析的動(dòng)作分類方法,以信息增益作為表面肌電信號(hào)起止點(diǎn)分割效果衡量標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合TKE算子提取出肌肉運(yùn)動(dòng)起止區(qū)間的表面肌電信號(hào),對(duì)提取到的表面肌電信號(hào)進(jìn)行雙譜變換,提取雙譜的正反對(duì)角切片作為表面肌電信號(hào)特征,以概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器,以100次10折交叉驗(yàn)證為一次動(dòng)作分類實(shí)驗(yàn),計(jì)算10次分類實(shí)驗(yàn)的平均正確率,最終得到正對(duì)角切片、反對(duì)角切片和正反對(duì)角切片的分類正確率分別為94.56%、90.93%和95.48%.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of human upper limb motion recognition, an action classification method based on bispectral analysis of surface EMG signal is proposed. Combined with TKE operator, the surface electromyography (EMG) signal in the beginning and ending region of muscle motion is extracted, and the extracted surface EMG signal is transformed by bispectrum, and the positive and negative diagonal slice of bispectrum is extracted as the feature of surface EMG signal, and the probabilistic neural network is used as classifier. The average correct rate of 10 times classification experiment was calculated with 100 times cross validation of 10 times. Finally, the classification accuracy of positive diagonal slice, negative angle section and positive and negative diagonal slice were 94.56g / 90.93% and 95.48%, respectively.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11527801,61305026) 北京市教育委員會(huì)資助項(xiàng)目(KM201310005006) 北京工業(yè)大學(xué)“智能制造領(lǐng)域大科研推進(jìn)計(jì)劃”資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：R318;TN911.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 李芳;安丙辰;鄭潔皎;;表面肌電圖在腦卒中患者手神經(jīng)肌肉功能評(píng)定中的應(yīng)用[J];中國(guó)康復(fù)理論與實(shí)踐;2015年03期

2 段向陽(yáng);王永生;蘇永生;;切片雙譜分析在離心泵故障診斷中的應(yīng)用[J];振動(dòng).測(cè)試與診斷;2010年05期

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2 陳歆普;基于肌電信號(hào)的多模式人機(jī)接口研究[D];上海交通大學(xué);2011年

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1 王振宇;基于sEMG信號(hào)的上肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 萬(wàn)澤明;腦卒中患者上肢肌肉表面肌電信號(hào)分解與疲勞研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所);2013年

3 孫欣;基于表面肌電信號(hào)定量辨識(shí)的上肢康復(fù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

【共引文獻(xiàn)】

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1 孫光民;閆正祥;張俊杰;馬北川;李俊;姜明;劉天倫;張翼;;基于表面肌電信號(hào)雙譜分析的動(dòng)作分類[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2017年07期

2 姜迎萍;王波;周益凡;唐述婷;孫云豐;;頭針結(jié)合康復(fù)訓(xùn)練治療腦梗死恢復(fù)期患者的療效研究[J];中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志;2017年03期

3 朱俞嵐;張備;陳亮;白玉龍;;肌電反饋體感游戲治療分娩性臂叢神經(jīng)麻痹兒童上肢功能的效果[J];中國(guó)康復(fù)理論與實(shí)踐;2016年12期

4 王群;黃真;;腦卒中偏癱患者上肢功能的生物力學(xué)機(jī)制研究[J];中華物理醫(yī)學(xué)與康復(fù)雜志;2016年12期

5 郭慶豐;梁亞峰;;循環(huán)雙譜在滾動(dòng)軸承故障特征提取中的應(yīng)用[J];煤礦機(jī)械;2016年12期

6 張大偉;陳慶梅;;超聲聯(lián)合電刺激引導(dǎo)下A型肉毒毒素注射對(duì)卒中早期患者肌痙攣的臨床研究[J];臨床薈萃;2016年12期

7 董婕;吳衛(wèi)紅;高明明;劉建軍;劉亞麗;劉文慧;;簡(jiǎn)易促通裝置對(duì)痙攣型偏癱患兒手功能康復(fù)的作用[J];中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志;2016年11期

8 李芳;鄭潔皎;;表面肌電圖在腦卒中患者異常步態(tài)分析中的研究進(jìn)展[J];中國(guó)康復(fù)理論與實(shí)踐;2016年10期

9 劉亞麗;關(guān)鑫宇;季林紅;董婕;;誘導(dǎo)腦部損傷患兒主動(dòng)訓(xùn)練的電子手套[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年10期

10 王勤鷹;詹青;;電生理技術(shù)應(yīng)用于卒中康復(fù)評(píng)估的臨床價(jià)值[J];神經(jīng)病學(xué)與神經(jīng)康復(fù)學(xué)雜志;2016年03期

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1 徐卓君;基于多源信息的智能仿生手臂模式識(shí)別方法研究[D];吉林大學(xué);2015年

2 陳彥釗;基于sEMG信號(hào)的上肢自主康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作模式識(shí)別[D];山東大學(xué);2015年

3 史小華;坐/臥式下肢康復(fù)機(jī)器人研究[D];燕山大學(xué);2014年

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1 徐偉誠(chéng);基于RealSense~(TM)的上肢輔助復(fù)健系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京工業(yè)大學(xué);2016年

2 陳濤;基于DSP的便攜式表面肌電信號(hào)處理系統(tǒng)的研究[D];天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué);2015年

3 原曉孟;面向運(yùn)動(dòng)康復(fù)的可穿戴式無(wú)線傳感網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京郵電大學(xué);2015年

4 魏秀利;基于腦肌電反饋的虛擬康復(fù)系統(tǒng)研究[D];燕山大學(xué);2015年

5 許天寧;具有壓覺感知的擬人化機(jī)械手設(shè)計(jì)[D];浙江大學(xué);2015年

6 徐文墨;基于sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人控制系統(tǒng)研究[D];華北理工大學(xué);2015年

7 卜峰;基于ARM的肌電假肢控制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];上海師范大學(xué);2014年

8 趙鵬;基于肌電反饋的下肢康復(fù)機(jī)器人控制策略研究[D];燕山大學(xué);2014年

9 陳強(qiáng);面向病理性震顫抑制機(jī)器人上肢生物力學(xué)模型的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

10 李金銘;基于表面肌電信號(hào)的下肢康復(fù)機(jī)器人控制方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 葉玉琴;金海蓮;朱丹;鄧方;王可人;;針極肌電圖及表面肌電圖在神經(jīng)肌肉疾病中的應(yīng)用[J];中風(fēng)與神經(jīng)疾病雜志;2013年06期

2 李雪萍;陳安亮;程凱;周俊;于俊龍;史文紅;楊婷;王偉;袁冰;徐迪;;腦卒中患者前臂表面肌電變化與手功能評(píng)定相關(guān)性的研究[J];神經(jīng)損傷與功能重建;2008年06期

3 張園;李力;鄒雋;;基于雙譜的滾動(dòng)軸承非線性耦合特征提取與故障分類[J];軸承;2008年07期

4 林鳳濤;楊超;;基于雙譜的滾動(dòng)軸承局部損傷故障診斷方法研究[J];噪聲與振動(dòng)控制;2008年03期

5 蘆海濤;張通;;鏡像運(yùn)動(dòng)的研究進(jìn)展[J];中國(guó)康復(fù)理論與實(shí)踐;2007年11期

6 鄭潔皎;胡佑紅;俞卓偉;;表面肌電圖在神經(jīng)肌肉功能評(píng)定中的應(yīng)用[J];中國(guó)康復(fù)理論與實(shí)踐;2007年08期

7 王凱;張永祥;李軍;;齒輪裂紋故障的雙譜分析[J];機(jī)械強(qiáng)度;2006年03期

8 蔣平,賈民平,許飛云,胡建中;機(jī)械故障診斷中微弱信號(hào)處理特征的提取[J];振動(dòng)、測(cè)試與診斷;2005年01期

9 楊其俊,徐長(zhǎng)航;雙譜分析在往復(fù)泵故障診斷中的應(yīng)用研究[J];振動(dòng)工程學(xué)報(bào);2001年04期

10 楊江天,陳家驥,曾子平;雙譜分析及其在機(jī)械診斷中的應(yīng)用[J];中國(guó)機(jī)械工程;2000年04期

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1 程祥利;上肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人的肌電控制研究[D];山東大學(xué);2013年

2 陳歆普;基于肌電信號(hào)的多模式人機(jī)接口研究[D];上海交通大學(xué);2011年

3 李慶玲;基于sEMG信號(hào)的外骨骼式機(jī)器人上肢康復(fù)系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

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1 邱青菊;表面肌電信號(hào)的特征提取與模式分類研究[D];上海交通大學(xué);2009年

2 佟杰;手臂康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人控制及實(shí)驗(yàn)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2007年

【相似文獻(xiàn)】

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1 沈民奮,沈風(fēng)麟,孫麗莎;腦電的非線性檢測(cè)與雙譜分析[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);1998年01期

2 許崇濤,沈民奮,朱國(guó)平;大腦安靜與積極思維狀態(tài)下腦電波雙譜分析6例報(bào)告[J];中國(guó)心理衛(wèi)生雜志;2004年06期

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本文編號(hào)：1803864