基于最佳小波包的表面肌电信号分类方法

被引:2
作者
王刚
王志中
胡晓
黄永峰
机构
[1] 上海交通大学生物医学工程系
关键词
表面肌电信号; 最佳小波包; 相对能量; Fisher线性判别;
D O I
暂无
中图分类号
R318 [生物医学工程];
学科分类号
0831 ;
摘要
针对表面肌电信号的分类问题,采用最佳小波包分解构造最能体现分类能力的小波包基,用Fisher线性判别分析对肌电信号各个子空间的相对能量特征进行降维处理,然后利用BP神经网络进行分类识别。实验表明该方法能够有效地从伸肌和屈肌采集的两道肌电信号中识别前臂内旋、前臂外旋、握拳和展拳四种运动模式,是一种稳定、有效的特征提取方法,为非平稳生理信号的分析提供了新的手段。
引用
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共 1 条
  • [1] The application of cepstral coefficients and maximum likelihood method in EMG pattern recognition. Kang, W.-J,Shiu, J.-R,Cheng, C.-K,Lai, J.-S,Tsao, H.-W,Kuo, T.-S. IEEE Transactions on Biomedical Engineering . 1995