改进的BP算法在表面肌电信号识别中的应用

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数幅值的最大和最小值构造特征向量,输入BP神经网络可进行模式识别,网络经过学习能够成功地从表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂内旋、前臂外旋4种运动模式。比较了标准的BP算法和用贝叶斯正则化与Levenberg-Marquardt算法相结合的改进BP网络训练的结果。实验表明,改进的BP网络在训练速度和识别精度上都比标准的BP算法有了很大提高,这对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景。