基于双谱分析的表面肌电信号模式识别  

Pattern recognition of sEMG based on bispectrum analysis

作　　者：杨军[1] 雷敏[1] 

机构地区：[1]上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室振动冲击噪声研究所,上海200240

出　　处：《制造业自动化》2009年第3期8-11,78,共5页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然基金项目资助(10872125);上海市自然基金项目资助(06ZR14042);教育部留学回国人员科研启动基金项目资助;高等学校学科创新引智计划资助(B06012)

摘　　要：本文提出一种新的用于表面肌电信号分类的方法。这种方法将双谱分析技术应用于表面肌电信号分类来对六种简单的动作进行分类,包括内翻,外翻,握拳,展拳,上切和下切六种动作模式的识别。在以往的表面肌电信号分类中,人们都假设信号满足高斯分布和线性,并且为平稳信号。但是实际的表面肌电信号往往不能满足上面的假设,根据前人对表面肌电信号的研究我们知道,当肌肉收缩低于最大自发收缩的25%时,表面肌电信号所表现的非高斯性是显著的。因此为了获得更多的表面肌电信号的信息和获取更好的表面肌电信号分类的识别率,我们利用双谱分析和主元分析相结合方法对肌电信号进行了分类研究。

关 键 词：表面肌电信号 双谱分析 模式识别 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]