基于肌动信号的指部独立动作识别系统研究

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1、分类号TP学校代码10590UDC620密级公开深圳大学硕士学位论文基于肌动信号的指部独立动作识别系统研究何清学位类别工程硕士专业名称生物医学工程学院（系、所）医学部（院）指导教师但果基于肌动信号的指部独立动作识别系统研究深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文《基于肌动信号的指部独立动作识别系统研究》是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签

2、名：日期：年月日基于肌动信号的指部独立动作识别系统研究摘要基于肌动信号（Mechanomyograph,MMG）的手部动作识别技术作为一种可应用于假肢控制、虚拟现实康复训练等领域的新型人机接口技术，近年来在学术界与工业界都得到了广泛的关注和研究，有大量工作涌现。但就目前而言，尚未有研究报道提出可以实现对5个手指独立动作识别的算法或系统，本课题的目标是设计并实现一个基于MMG的指部动作识别（MMGBasedFingerGestrueRecognition,MFGR）系统，实现对5个手指独立动作的实时在线识别。本系统的主要工作内容可分为硬件系统搭建与识别算法研究两部分。硬件系统方面

3、，本文所设计的MFGR系统可细分为三个子系统：信号采集系统、无线传输系统和信号处理及识别系统。其中，信号采集系统部分使用微机电（Micro-Electro-MechanicalSystem,MEMS）惯性传感器来进行信号采集，以保证采集系统在穿戴性方面的需求。在无线传输系统部分，考虑到低功耗的要求，选用了低功耗蓝牙（BluetoothLowEnergy,BLE）技术，以实现长时间的MMG数据采集。而信号处理及识别系统部分则是基于Android平台进行系统开发与算法移植，借助于Android平台的普及性、通用性以及具备较强的运算能力的特点，保证了该子系统在运算能力和输出接口扩展方

4、面的需求。识别算法方面，首先，为了从原始MMG信号中提取出包含有指部运动信息的MMG信号段，本文设计了基于均方根法的指部动作检测算法,以实现对指部动作的自动检测,该方法相对于传统所使用的手动分割方法更加快速便捷，有利于实现后续的实时数据处理。而在模式识别算法方面，近年来已有大量的特征提取及识别算法被提出，但针对指部动作识别的研究仍处于起步阶段，适用的特征及分类器类型还未知。本课题尝试结合了多种较优的特征提取及识别算法来进行指部动作的模式识别，特征提取包括了小波包分解技术（WaveletPacketTransform,WPT）、奇异值分解(SingularValueDecompo

5、sition,SVD)等，分类器包括了朴素贝叶斯分类器（NaïveBayesClassifier,NBC）以及支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等。最终，经实验测试，本课题所设计的识别算法对5个手指单独敲击动作的平均识别I基于肌动信号的指部独立动作识别系统研究率为93.1%，而MFGR系统整体的平均实时识别率也达到了81.3%，初步实现了本课题的目标。此外，本文还对影响系统识别准确性的因素进行了相应的探讨和分析。关键词：肌动信号；指部动作识别；低功耗蓝牙；小波包分解；模式识别IIMechanomyogramBasedindividualFingerG

6、estureRecognitionSystemAbstractMechanomyograph(MMG)basedhandgesturerecognitiontechnologyisakindofnew-stylehuman-machineinterfacetechnologywhichcanbeappliedintherehabilitationarea,suchasprostheticcontrolandrehabilitationtrainingbasedonvirtualreality.Thus,itiswidelyinvestigatedinrecentdecades.

7、However,amongalltheexistingstudies,noneofthemcanrecognizetheindividualmovementsoffivefingers.Inthisthesis,aMMGbasedfingergesturerecognition(MFGR)systemisdesignedtoidentifythemotionsofindividualfinger.TheMFGRsystemisexplainedintwopartsinthisthesis:o