计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
3期
701-704
,共4页
肌电信号%小波%小波包%样本熵%特征提取
肌電信號%小波%小波包%樣本熵%特徵提取
기전신호%소파%소파포%양본적%특정제취
EMG(electromyogram)%wavelet%wavelet packet%sample entropy%feature extraction
针对表面肌电信号(sEMG)进行小波包分解后子空间维数较大导致部分子空间的特征信息被减弱和相邻子空间的频率接近会导致不同程度的信息冗余问题,提出了一种基于改进小波包与样本熵相结合的特征提取方法.在对原始sEMG进行小波变换的同时,对其某一高频子空间也进行小波变换,提取改进小波包分解后四个低频子空间的样本熵作为特征.在智能轮椅平台上进行实验,实验结果显示采用基于该算法的轮椅系统不仅正确识别率较高,而且稳定性更好.
針對錶麵肌電信號(sEMG)進行小波包分解後子空間維數較大導緻部分子空間的特徵信息被減弱和相鄰子空間的頻率接近會導緻不同程度的信息冗餘問題,提齣瞭一種基于改進小波包與樣本熵相結閤的特徵提取方法.在對原始sEMG進行小波變換的同時,對其某一高頻子空間也進行小波變換,提取改進小波包分解後四箇低頻子空間的樣本熵作為特徵.在智能輪椅平檯上進行實驗,實驗結果顯示採用基于該算法的輪椅繫統不僅正確識彆率較高,而且穩定性更好.
침대표면기전신호(sEMG)진행소파포분해후자공간유수교대도치부분자공간적특정신식피감약화상린자공간적빈솔접근회도치불동정도적신식용여문제,제출료일충기우개진소파포여양본적상결합적특정제취방법.재대원시sEMG진행소파변환적동시,대기모일고빈자공간야진행소파변환,제취개진소파포분해후사개저빈자공간적양본적작위특정.재지능륜의평태상진행실험,실험결과현시채용기우해산법적륜의계통불부정학식별솔교고,이차은정성경호.
