基于WPT和LDA的表面肌电信号特征识别方法

针对时域特征参数在表面肌电信号(SEMG)模式识别过程中的局限性,提出一种小波包变换(WPT)和线性判别分析(LDA)相结合的新方法;通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,应用小波包变换对表面肌电信号进行多尺度分解,提取小波包系数并计算其均方根作为特征参数,应用线性判别分析对表面肌电信号数据进行分类识别;实验结果表明,采用此方法成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,与时域参数相比,此方法更能有效提取表面肌电信号信息,且有较高的动作识别率,识别率高达98.2%。