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基于线性判别分析的表面肌电信号动作模式识别
引用本文:镡建军. 基于线性判别分析的表面肌电信号动作模式识别[J]. 河南工程学院学报(自然科学版), 2015, 0(2)
作者姓名:镡建军
作者单位:山西省原平市垃圾处理中心,山西 原平,034100
摘    要:表面肌电信号(SEMG)属于非平稳的生物电信号,特点是信号微弱、易受干扰.为了有效提取表面肌电信号(SEMG)特征、更好地识别人体上肢运动的模式,针对表面肌电信号的特点提出了一种线性判别分析人体前臂运动特征的识别方法.通过虚拟仪器同时采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路的表面肌电信号,取平均绝对值(MAV)和均方根(RMS)为特征参数,应用线性判别分析(LDA)方法对样本特征矩阵进行模式识别.与其他特征识别方式的对比实验表明,此方法的动作识别率更高,能够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,动作的平均识别率达到了99.5%.

关 键 词:表面肌电信号  线性判别分析  模式识别  特征提取

SEMG feature recognition based on linear discriminant analysis
CHAN JianjUn. SEMG feature recognition based on linear discriminant analysis[J]. Journal of Hennan Institute of Engineering(Natural Science Edition), 2015, 0(2)
Authors:CHAN JianjUn
Abstract:
Keywords:surface electromyogram( SEMG)  linear discriminant analysis( LDA)  pattern identification  feature extraction
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