基于表面肌电信号的前臂手部多运动模式识别

被引：20

作者：

罗志增 ^{[1
]}

王人成 ^{[2
]}

机构：

[1] 杭州电子科技大学

[2] 清华大学精密机械与仪器系

来源：

仪器仪表学报 | 2006年 / 09期

关键词：

表面肌电信号; 功率谱; Bayes统计决策算法;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2006.09.004

中图分类号：

R318.0 [一般性问题];

学科分类号：

摘要：

基于表面肌电信号的肢体运动模式识别是假手仿生控制的基础,SEMG的个体差异与识别率是肌电假手实用化必须面对的问题。本文根据SEMG的频谱特性提出了一种新的特征提取方法———功率谱比值法。该方法的主要特点是以实时取得的SEMG功率谱信号为基础,确定最大功率谱附近的谱能量与全信号段谱能量之比为特征值,将人的个体差异影响降低到最低程度。模式分类器采用特别设计的Bayes统计决策算法,该方法在非特定人的条件下应用于前臂肌群的多运动模式识别时,识别正确率达到84%,已具备一定的实用性。

引用

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