基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法

该文提出一种计算非线性时间序列信号Lyapunov指数的新方法球均值Lyapunov指数计算法,用于肢体肌电信号的特征提取与分类。首先采用所提方法计算出肌电信号的Lyapunov指数,并与关联维组合构成输入特征向量,然后用二叉树法构造基于对支持向量机的多类分类器,对握拳、展拳、腕内旋、腕外旋4类动作模式进行分类识别。实验结果表明,该方法不仅具有比Rosenstein算法更强的抗干扰能力,而且在肌电信号的特征提取与分类应用中取得96.0%以上的识别率,适合于分析信噪比较低的混沌信号。