本文選題：表面肌電信號 + 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作識別正確率,提出了一種基于表面肌電信號雙譜分析的動作分類方法,以信息增益作為表面肌電信號起止點(diǎn)分割效果衡量標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合TKE算子提取出肌肉運(yùn)動起止區(qū)間的表面肌電信號,對提取到的表面肌電信號進(jìn)行雙譜變換,提取雙譜的正反對角切片作為表面肌電信號特征,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,最終得到正對角切片、反對角切片和正反對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】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11527801,61305026) 北京市教育委員會資助項(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】：R318;TN911.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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2 段向陽;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.測試與診斷;2010年05期

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1 陳彥釗;基于sEMG信號的上肢自主康復(fù)訓(xùn)練動作模式識別[D];山東大學(xué);2015年

2 陳歆普;基于肌電信號的多模式人機(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

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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

2 陳彥釗;基于sEMG信號的上肢自主康復(fù)訓(xùn)練動作模式識別[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;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處理系統(tǒng)的研究[D];天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué);2015年

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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

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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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

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 邱青菊;表面肌電信號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)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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

2 許崇濤,沈民奮,朱國平;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];中國心理衛(wèi)生雜志;2004年06期

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本文編號：1803864