| 基于HMM的下肢表面肌电信号模式识别的研究 |
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| 引用本文： | 陈贵亮,周晓晨,李晨,刘更谦.基于HMM的下肢表面肌电信号模式识别的研究[J].机械设计与制造,2015(1). |
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| 作者姓名： | 陈贵亮 周晓晨 李晨 刘更谦 |
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| 作者单位： | 河北工业大学机械工程学院,天津,300130 |
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| 基金项目： | 河北省教育厅科技计划项目 |
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| 摘 要： | 采用隐马尔科夫(HMM)的信号分类识别方法,用以实现下肢步态中各细分动作的更好识别和描述。首先将待分类的肌电信号进行预处理,按等时间间隔对每通道的肌电信号划分不同的段,采用小波变换方法对每个数据段内肌电信号进行多尺度分解,并提取小波分解系数的奇异值构成观察值序列。将步态周期的四种运动模式与HMM状态一一对应,用Baum-Welch算法对HMM参数进行重估训练,再用标定技术处理的前向后向算法和Viterbi算法进行识别,得到的平均识别率高于90%。然后在四种运动模式中分别提取小波特征组成特征编码,送入概率神经网络(PNN)中进行识别。证明HMM的识别效果优于概率神经网络,能够更好地应用于假肢的控制研究。
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| 关 键 词： | 表面肌电信号 隐马尔科夫模型 小波变换 模式识别 概率神经网络 |
The Research of Lower Limb EMG Pattern Recognition Based on HMM |
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| CHEN Gui-liang,ZHOU Xiao-chen,LI Chen,LIU Geng-qian.The Research of Lower Limb EMG Pattern Recognition Based on HMM[J].Machinery Design & Manufacture,2015(1). |
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| Authors: | CHEN Gui-liang ZHOU Xiao-chen LI Chen LIU Geng-qian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Surface EMG Hidden Markov Model Wavelet Transform Pattern Recognition Probabilistic Neural Network |
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