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时间:2020-03-25
《基于表面肌电信号形态特征的多模式识别研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第25卷第12期传感技术学报Vo1.25No.122012年12月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSDee.2012StudyonMulti—PatternRecognitionBasedonsEMGMorphologicalCharacteristicsZHANGQizhong,XIXugang,LUOZhizeng(InstituteofIntelligentControlandRobotics,HangzhouDianziUniversity,Hangzhou310018,China)Abstra
2、ct:Thispaperisaimedatraisingthepatternrecognitionrateofphysicalmovementbasedonelectromyography(EMG)signalgenerationmechanismbypresentinganewmethodofpatternrecognitioninaccordancewithEMGmorphologicalcharacteristics.Thecomplexityandself-similarityoftheEMGarerepresentedbythe
3、conceptsofcorrelationdimensionandfraetaldimensioninthefractaltheoryrespectively.ThecalculationofthecorrelationdimensionadoptsanimprovedG—Palgorithm,namedG—Pcorelationdimensionapproximationmethod.Inhandgesturespatternrecognition,thecombinationofcorrelationdimensionandfract
4、aldimensionisusedasaninputeigenvectorofmulti—patternrecognitionclassifierandthebinary—treearchitectureclassifierisconstructedwithtwinsupportvectormachines(TSVM).Theexperiment,designedtoclassifyfourhandgesturesincludinghandopen,handgrasp,wristextensionandwristflexion,shows
5、thatbyusingthismethod,therecognitionratehasreached91.0%.whichdemonstratesthepracticalityofthisapproach.Keywords:surfaceeleetromyography(sEMG);patternrecognition;twinsupportvectormachine;correlationdimension;flr闩taldimensionEEACC:6110;6140;7510Ddoi:10.3969/j.issn.1004-1699
6、.2012.12.003基于表面肌电信号形态特征的多模式识别研究米张启忠,席旭刚,罗志增(杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,杭州310018)摘要:为提高肢体运动模式识别率,基于肌电信号的产生机理提出了选用信号的形态特征实现肌电信号模式识别的新方案。方案以分形理论中关联维及分维数的概念分别表征肌电信号的复杂度及自相似性,其中关联维的计算采用了一种改进的G-P算法、即G-P关联维逼近法;在手部动作模式识别中,以关联维和分维数作为表面肌电信号的特征向量,分类器采用由对支持向量机构造的二叉树结构多类分类器。针对手部张开、合拢及腕伸、腕屈4
7、种运动模式的识别实验,该方法的正确识别率达到了91.O%,已具备一定的实用性。关键词:表面肌电信号;模式识别;对支持向量机;关联维;分维数中图分类号:TP29文献标识码:A文章编号:1004—1699(2012)12—1636—07肌电信号sEMG(Electromyography)是一种伴随分形理论是一个值得重视的方向。肌肉活动的生物电信号,是众多肌纤维中运动单元目前,已有一些科研机构的学者以混沌、分形理动作电位的叠加,蕴涵了肌肉活动的各种信息。而论作为数学工具,对肌电信号进行各种目的的研究。表面肌电信号则是浅层肌肉EMG和神经干上电活
8、国外,克罗地亚萨格勒布大学的Cifek,Mario⋯用表动在皮肤表面的综合效应。在生理基础上具有高度面肌电信号的分维数对肌肉疲劳程度进行参数估非线性特征,是一个非线性的动力学系统。因而,对计。
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