基于表面肌电信号的下肢动作识别研究

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1、独创性声明IIIIIIIIIIIIIIIItUllIIIJY2504538本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：拯日期：弘R咏护学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人

2、授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生(签名)：占否导师(签名)撕日期如限铼加研究生(签名)：专勿导师(签名)：c渤、日期如fI·铼加武汉理工大学硕士学位论文摘要随着老龄化的加剧和交通意外的频发，假肢或者辅助康复平台的需求越来越大。肌电信号包含丰富的运动控制信息，利用合适的信号处理方法，使用者的意图能够被检测出来。因此，肌电信号能够被用作控制设

3、备的指令信号。人体表面肌电信号(SurfaceElectromyography,sEMG)，在给定的采集点，用来描述肌电信号的特征集在给定的运动状态下是能够重复得到的，而且在不同的运动状态下得到的特征集也各不相同。相比于注入式肌电信号，采用sEMG信号进行分析处理并不会降低识别的准确率，而且sEMG的提取方式较为简单方便，具有无创无痛的特点。本文通过对采集的sEMG信号进行分析处理，识别出运动者的运动意图，帮助使用者进行主动康复训练。主要研究了连续信号的特征提取，分类器设计和模式识别后处理。本文的主要工作包括如下四个方面：(1)采用线性判别分析(LinearDi

4、scriminantAnalysis，LDA)和联合特征对sEMG信号进行模式识别。首先对5个不同的受试者采集的连续信号进行预处理，采用叠加的分析窗口进行分割，然后提取了信号的波长(WaveformLength，WL)，自回归(Autoregression，AR)系数和小波系数作为特征矢量，并根据特征矢量的分离信息，进行了特征的融合。最后采用改进的LDA分类器进行识别，得到了较好的识别效果。(2)基于模糊理论提出了一种基于高斯径向基函数的模糊模式识别算法。采用不同的特征矢量进行识别均取得了较好的识别效果，而且特征矢量的FI(Fisher’SIndex)值越大，识

5、别的错误率越低。与LDA和反向传播神经网络进行比较，采用WL特征时，这种算法的平均识别错误率更低。(3)对识别的结果进行了模式识别后处理，在不影响实时性的前提下，提高了系统的识别准确率。采用了多数决议(MajorityVote，MV)并对其进行了改进提出了等待下一个窗口的后处理方法，将平均的识别错误率降低至0．04％。(4)设计并实现了基于人体肌电信号的识别软件。将识别准确率较高且计算效率较高的识别算法构建成一个识别软件，对采集的肌电信号进行识别，判断使用者的运动意图。本文采用叠加窗口对连续的肌电信号进行分析处理，能在满足实时性要求的前提下，对肢体的六种不同运动

6、模式做出准确的判断，很好的帮助使用者进武汉理工大学硕士学位论文行主动康复训练。关键词：表面肌电信号；特征提取；特征融合；模式识别；线性判别分析II武汉理工大学硕士学位论文AbstractWiththeintensificationoftheagingandtheaggravationofthetrafficaccidents，thedemandfortheprostheticorassistedrehabilitationplatformisgrowing．TheEMGsignalcontainsawidevarietyofcontrolinformation．

7、Usinganappropriatesignalprocessingmethods，theuser’SintentionsCanbedetected．Therefore，theEMGsignalsCanbeusedascoln／nandsignalsforcontrollingartificialdevices．Surfaceelectromyography(sEMG)isabletorepeatobtainedinagivencollectionpointinagivenmotionstate．Andthefeaturesetisdifferentindiff

8、erentmotions