本文關(guān)鍵詞：基于小波包主元分析的表面肌電信號特征識別　出處：《河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2015年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對表面肌電信號(SEMG)的非平穩(wěn)性及小波包變換系數(shù)維數(shù)過高的問題,提出一種小波包主元分析和線性判別分析相結(jié)合的表面肌電信號動作特征識別新方法。以表面肌電信號用于智能輪椅為例,對采集到的兩路SEMG信號進行小波包主元分析,提取SEMG信號的運動特征矩陣,并將運動特征矩陣輸入到線性判別分類器進行分類,實現(xiàn)了前臂動作識別。試驗表明:該方法能夠?qū)⑿〔ò禂?shù)矩陣由16維降到4維,并且對前臂的四種動作模式(握拳、展拳、手腕內(nèi)翻和手腕外翻)的平均正確識別率達98%,與傳統(tǒng)的小波包變換相比有較高的識別率。
[Abstract]:In this paper , a new method for recognizing the motion feature of surface myoelectric signal based on wavelet packet principal element analysis and linear discriminant analysis is put forward aiming at the non - stationarity of SEMG and the high dimension of wavelet packet transform coefficient .

【作者單位】： 河南理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61104119) 河南理工大學(xué)博士基金資助(B2010-60)
【分類號】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： *0引言表面肌電信號(Surface Electromyographic,SEMG)是從人體骨骼肌表面通過電極記錄下來的神經(jīng)肌肉活動發(fā)放的生物電信號[1]。隨著檢測技術(shù)、信號處理技術(shù)和模式識別技術(shù)的發(fā)展,國內(nèi)外學(xué)者對表面肌電的特征提取和模式識別也有更加深入研究[2]。文獻[3]采用小波變換和自回歸

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1382094