基于多通道表面肌电信号的手势识别方法研究

为验证基于表面肌电信号控制智能假手的可靠性,构建一种基于网格划分(Grid Search)优化支持向量机(SVM)的手势动作识别模型.从Ninapro数据集中截取部分动作信号数据,通过提取5种时域特征和基于小波包的时频域特征,利用SVM和Grid Search-SVM对不同种手势动作进行分类,并对比分类模型的可靠性.实验结果表明,在训练集数据量不同时,分类效果不同;且在训练程度相同时,优化后的分类模型较未优化模型分类效果更好,平均准确率相比提高了21.37％.该模型的建立为以后实时控制智能假肢奠定了基础.