基于表面肌电信号的时频组合特征融合识别  

A recognition method of multi-channel SEMG based on the fusion of time-frequency combination characteristics

作　　者：杨新亮[1] 罗志增[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学机器人研究所,浙江杭州310018

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2011年第S2期153-156,共4页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60874102)

摘　　要：为了克服单域、单特征描述的片面性,提出了一种时频组合特征提取及其融合的方法.选择基于时域的信号偏度和峭度、频域的功率谱比值、时频域的小波系数3个不同特征,并对各特征进行深入分析与处理.经BP网络的多级分类后,对其结果采用模糊积分进行证据源累积,并做出终裁.实验结果分析表明:利用时频组合特征融合后,肌电信号特征得到了较全面的表达,基于表面肌电信号的手部动作识别率显著提高.为了克服单域、单特征描述的片面性,提出了一种时频组合特征提取及其融合的方法.选择基于时域的信号偏度和峭度、频域的功率谱比值、时频域的小波系数3个不同特征,并对各特征进行深入分析与处理.经BP网络的多级分类后,对其结果采用模糊积分进行证据源累积,并做出终裁.实验结果分析表明:利用时频组合特征融合后,肌电信号特征得到了较全面的表达,基于表面肌电信号的手部动作识别率显著提高.

关 键 词：表面肌电信号 多特征融合 时频组合 BP网络 模糊积分 

分 类 号：N55[自然科学总论]