基于肌電復(fù)雜度和支持向量機(jī)的比例控制假手
本文選題:表面肌電 切入點(diǎn):支持向量機(jī) 出處:《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期
【摘要】:為了提高肌電假手模式識(shí)別和速度比例控制準(zhǔn)確率,提出一種基于肌電復(fù)雜度特征和支持向量機(jī)的比例控制假手方法.提取能夠表征動(dòng)作復(fù)雜度的Lempel-Ziv復(fù)雜度和平均功率作為表面肌電特征,輸入支持向量機(jī),對(duì)握拳、伸拳、腕伸及腕屈四個(gè)動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別,同時(shí)通過三次樣條插值方法對(duì)動(dòng)作過程的肌電平均功率和動(dòng)作速度進(jìn)行擬合,實(shí)現(xiàn)假手的速度比例控制.實(shí)驗(yàn)表明:該方法取得了94.18%的動(dòng)作模式平均識(shí)別率和8%以內(nèi)的比例控制誤差.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of pattern recognition and speed proportional control of myoelectric prosthetic hand, a method of proportional control of prosthetic hand based on myoelectric complexity and support vector machine is proposed.The Lempel-Ziv complexity and average power which can represent the motion complexity are extracted as the surface electromyography features, and the input support vector machine is used to recognize the four movements: fist grip, fist extension, wrist extension and wrist flexion.At the same time, the average myoelectric power and velocity of the prosthetic hand are fitted by cubic spline interpolation method to realize the speed proportional control of the prosthetic hand.Experiments show that the method achieves 94.18% average recognition rate and less than 8% error of proportional control.
【作者單位】: 杭州電子科技大學(xué)智能控制與機(jī)器人研究所;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61671197) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY17F030021)
【分類號(hào)】:TP241
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,本文編號(hào):1690318
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