测试技术学报
測試技術學報
측시기술학보
JOURNAL OF TEST AND MEASUREMENT TECHNOLOGY
2011年
4期
346-350
,共5页
韩晓新%邢绍邦%刘海燕%朱品伟%胡春华%沃松林
韓曉新%邢紹邦%劉海燕%硃品偉%鬍春華%沃鬆林
한효신%형소방%류해연%주품위%호춘화%옥송림
多功能假肢%肌电信号%频域特征%支持向量机%分类识别方法
多功能假肢%肌電信號%頻域特徵%支持嚮量機%分類識彆方法
다공능가지%기전신호%빈역특정%지지향량궤%분류식별방법
采集人体表面肌电信号并进行有效模式识别,是多功能假肢研究的关键技术之一.本文研究肌电信号(EMG)的频域信息,以提取有效特征识别不同的手腕部动作.实验采集了8种不同的手腕动作的EMG信号.分别提取了EMG信号的时间序列模型(AR)、时域统计量(DT)、功率谱估计(PSD)、短时傅里叶变换(STFT)和互功率谱(CPSD)5种不同的特征向量,并采用支持向量机(SVM)对特征进行分类.通过特征分类正确率的分析比较,发现提取的信号频率特征能够有效地提高动作的识别率.
採集人體錶麵肌電信號併進行有效模式識彆,是多功能假肢研究的關鍵技術之一.本文研究肌電信號(EMG)的頻域信息,以提取有效特徵識彆不同的手腕部動作.實驗採集瞭8種不同的手腕動作的EMG信號.分彆提取瞭EMG信號的時間序列模型(AR)、時域統計量(DT)、功率譜估計(PSD)、短時傅裏葉變換(STFT)和互功率譜(CPSD)5種不同的特徵嚮量,併採用支持嚮量機(SVM)對特徵進行分類.通過特徵分類正確率的分析比較,髮現提取的信號頻率特徵能夠有效地提高動作的識彆率.
채집인체표면기전신호병진행유효모식식별,시다공능가지연구적관건기술지일.본문연구기전신호(EMG)적빈역신식,이제취유효특정식별불동적수완부동작.실험채집료8충불동적수완동작적EMG신호.분별제취료EMG신호적시간서렬모형(AR)、시역통계량(DT)、공솔보고계(PSD)、단시부리협변환(STFT)화호공솔보(CPSD)5충불동적특정향량,병채용지지향량궤(SVM)대특정진행분류.통과특정분류정학솔적분석비교,발현제취적신호빈솔특정능구유효지제고동작적식별솔.
