基于肌电小波包统计特征的踝关节动作识别.pdf

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1、２０１７年第３１卷第２期测试技术学报Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．２２０１７（总第１２２期）ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＥＳＴＡＮＤＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ（ＳｕｍＮｏ．１２２）文章编号：１６７１－７４４９（２０１７）０２－０１００－０７基于肌电小波包统计特征的踝关节动作识别①胡文龙，乔晓艳（山西大学物理电子工程学院，山西太原０３０００６）摘要：为改善足下垂患者步态，研究了踝关节不同动作的表面肌电信号特征分类．本文采集踝关节在不同动作下，对应胫骨前肌、腓肠肌、腓骨长肌和拇长伸肌的表面肌电信号，采用小波包分解方法进行肌电特征提取，获得小波包系数能量、方差统计特征量；利用支持向量机方法实现踝关

2、节４种不同动作模式的肌电特征分类．实验结果表明，采用具有良好奇异特性的小波包能量、对数方差构成的肌电特征向量，对踝关节动作进行模式识别，其正确率远高于通过提取肌电信号时域或者频域特征进行模式分类的正确率，达到了９２．８％的平均分类正确率．该特征提取方法以及支持向量机分类器，可以应用于踝关节动作识别和机器人康复工程．关键词：踝关节；表面肌电信号；小波包统计特征；支持向量机中图分类号：Ｒ３１８．０４文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－７４４９．２０１７．０２．００２ＡｎｋｌｅＭｏｔｉｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＰａｃｋｅｔＳｔａｔｉｓ

3、ｔｉｃＦｅａｔｕｒｅｓｏｆｓＥＭＧＳｉｇｎａｌＨＵＷｅｎｌｏｎｇ，ＱＩＡＯＸｉａｏｙａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐａｔｉｅｎｔ＇ｓｆｏｏｔｄｒｏｐｇａｉｔ，ｔｈｅｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｕｒｆａｃｅＥｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｙ（ＥＭＧ）ｓｉｇｎａｌｔｏｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅａｎｋｌｅｊｏｉｎｔ．Ｆｉｒｓｔ，

4、ｔｈｅｓｕｒｆａｃｅＥＭＧｓｉｇｎａｌｓｏｆａｎｔｅｒｉｏｒｔｉｂｉａｌｍｕｓｃｌｅ，ｇａｓｔｒｏｃｎｅｍｉｕｓｍｕｓｃｌｅ，ｐｅｒｏｎｅｕｓｌｏｎｇｕｓａｎｄｅｘｔｅｎｓｏｒｈａｌｌｕ－ｃｉｓｌｏｎｇｕｓｕｎｄｅｒｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅａｎｋｌｅｊｏｉｎｔａｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉ－ｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｓＥＭＧｆｅａｔｕｒｅ．Ｎｅｘｔ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｆｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍ

5、ｏｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｔｈｅａｎｋｌｅｊｏｉｎｔ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｎｔｈａｔｕ－ｓｉｎｇｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｎｅｒｇｙａｎｄＬｏｇｖａｒｉａｎｃｅｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈｇｏｏｄｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙａｓｆｅａｔｕｒｅｖｅｃ－ｔｏｒ，ａｎｋｌｅｊｏｉｎｔｍｏｖｅｍｅｎｔｗａｓｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ，ｗｈｉｃｈａｖｅｒａｇｅｃｏｒｒｅｃｔｒａｔｅｏｆＳＶＭｃｌａｓｓｉｆｉｅｒａｃｈｉｅｖｅｓ９２．８％ｔｏａｎｋｌｅｊｏｉｎｔａｃｔｉｏｎ，ｉｓｍｕｃｈｈｉｇｈｅｒｔｈａｎａｄｏｐｔｉｎｇｏｎｌｙｔｉｍｅｄｏｍａｉｎｏｒｆ

6、ｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃ－ｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｃａｎｂｅｅｆｆｅｃ－ｔｉｖｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｎｋｌｅｊｏｉｎｔａｎｄｔｈｅｒｏｂｏｔｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｎｋｌｅｊｏｉｎｔ；ｓｕｒｆａｃｅＥＭＧ；ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓｔａｔｉｓｔｉｃｆｅａｔｕｒｅ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ收稿日期：２０１６－１１－０３

7、①基金项目：山西省回国留学人员科研资助项目（２０１４－０１０）作者简介：胡文龙（１９９２－），男，硕士生，主要从事模式识别与智能系统等研究．通信作者：乔晓艳（１９６９－），女，副教授，博士，主要从事信号检测与处理、机器学习、仿生机器人等研究．（总第１２２期）基于肌电小波包统计特征的踝关节动作识别（胡文龙等）１０１０引言脑卒中是一种由于血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的疾病，临床症状为患者丧失大脑控制运动的能力，肢体残疾是脑卒中后最常