本文選題：下肢運動模式識別 + 表面肌電信號��； 參考：《電子學(xué)報》2017年11期

【摘要】：為了提高下肢運動模式識別率,本文設(shè)計了一種融合表面肌電和加速度信號的下肢運動模式識別方法.首先,用局部均值分解將表面肌電信號分解為多個乘積函數(shù)(Product Functions,PFs),再計算PF成分的多尺度排序熵.然后,通過拉普拉斯權(quán)重(Laplacian score,LS)特征選擇算法選定每路肌電信號的一個尺度排序熵為特征,并把該特征和加速度信號的排序熵組成特征向量.最后,根據(jù)類內(nèi)歐氏距離和類間樣本分布,設(shè)計了改進的二叉樹支持向量機,把特征向量輸入該支持向量機進行下肢運動模式分類.實驗結(jié)果表明所提方法對七個日常動作的平均識別率達(dá)到98.62%,相較于其他方法有較高的識別率.
[Abstract]:In order to improve the recognition rate of lower extremity motion pattern, a method of lower limb motion pattern recognition combining surface electromyography and acceleration signals is designed in this paper. Firstly, the surface EMG signal is decomposed into several product functions, Product FunctionsPFS, and then the multi-scale ordering entropy of PF components is calculated by means of local mean decomposition. Then, a scale sorting entropy of each EMG signal is selected by Laplacian scorene-LS-based feature selection algorithm, and the feature and the sorting entropy of acceleration signal are composed of eigenvector. Finally, an improved binary tree support vector machine is designed according to the Euclidean distance within the class and the distribution of samples between classes. The feature vector is input into the support vector machine for lower limb motion pattern classification. The experimental results show that the average recognition rate of the proposed method for the seven daily movements is 98.62, which is higher than that of other methods.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)智能控制與機器人研究所;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金(No.LY17F030021) 國家自然科學(xué)基金(No.61671197)
【分類號】：R318;TN911.7

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本文編號：1784213