仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2005年
8期
1508-1509
,共2页
崔建国%王旭%张大千%王少曼%张威
崔建國%王旭%張大韆%王少曼%張威
최건국%왕욱%장대천%왕소만%장위
表面肌电信号%小波变换%神经网络%模式识别
錶麵肌電信號%小波變換%神經網絡%模式識彆
표면기전신호%소파변환%신경망락%모식식별
针对表面肌电(SEMG)信号的非平稳特性,采用bior3.1小波对在磁场刺激下从掌长肌、肱桡肌、尺侧腕屈肌和肱二头肌四块肌肉上采集的四路表面肌电信号进行了分析,并用小波变换方法提取其肌电信号的特征,构成特征矢量,输入Elman神经网络分类器进行模式识别,经过训练能够成功地识别出握拳、展拳、腕内旋、腕外旋、屈腕、伸腕、前臂内旋、前臂外旋八种运动模式.实验表明,该方法识别率高,为肌电信号的模式识别提出了一种基于磁场刺激的新方法.
針對錶麵肌電(SEMG)信號的非平穩特性,採用bior3.1小波對在磁場刺激下從掌長肌、肱橈肌、呎側腕屈肌和肱二頭肌四塊肌肉上採集的四路錶麵肌電信號進行瞭分析,併用小波變換方法提取其肌電信號的特徵,構成特徵矢量,輸入Elman神經網絡分類器進行模式識彆,經過訓練能夠成功地識彆齣握拳、展拳、腕內鏇、腕外鏇、屈腕、伸腕、前臂內鏇、前臂外鏇八種運動模式.實驗錶明,該方法識彆率高,為肌電信號的模式識彆提齣瞭一種基于磁場刺激的新方法.
침대표면기전(SEMG)신호적비평은특성,채용bior3.1소파대재자장자격하종장장기、굉뇨기、척측완굴기화굉이두기사괴기육상채집적사로표면기전신호진행료분석,병용소파변환방법제취기기전신호적특정,구성특정시량,수입Elman신경망락분류기진행모식식별,경과훈련능구성공지식별출악권、전권、완내선、완외선、굴완、신완、전비내선、전비외선팔충운동모식.실험표명,해방법식별솔고,위기전신호적모식식별제출료일충기우자장자격적신방법.
