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基于LMS-随机森林的肌电信号下肢动作快速分类
被引量：
19
1
作者
石欣
范智瑞
+2 位作者
张杰毅
徐淑源
蔡建宁
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期218-224,共7页
表面肌电信号(sEMG)发生于动作之前,可以在动作活动时提前预测其活动意愿,但传统的分类方法往往存在实时性与准确性难以兼容的问题。为了使得肌电信号能够更好地运用于机器设备,提出一种LMS-随机森林肌电信号快速动作分类方法,对下肢动...
表面肌电信号(sEMG)发生于动作之前,可以在动作活动时提前预测其活动意愿,但传统的分类方法往往存在实时性与准确性难以兼容的问题。为了使得肌电信号能够更好地运用于机器设备,提出一种LMS-随机森林肌电信号快速动作分类方法,对下肢动作屈髋屈膝、屈髋伸踝、屈膝屈踝、伸膝伸踝进行动作分类与模式识别。相比于传统的分类算法,研究只需采集动作前120 ms数据进行分类,利用LMS进行滤波,并且给原始数据赋予相应权重,其权重代表数据特征的重要程度,改善了传统表面肌电信号分类的实时性不足问题,为人体与外骨骼设备融合提供了解决方案。实验结果表明,相比于传统的支持向量机,反向传播神经网络等算法中,算法耗时间较短,速度为线性围栏法的7.8倍,具备较高的准确度与稳定性,识别精度为97.3%。
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关键词
表面肌电信号
特征提取
肌肉选取
随机森林
运动信号识别
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职称材料
题名
基于LMS-随机森林的肌电信号下肢动作快速分类
被引量：
19
1
作者
石欣
范智瑞
张杰毅
徐淑源
蔡建宁
机构
重庆大学自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期218-224,共7页
基金
国防科技创新特区(18-H863-31-ZD-002-002-05)项目资助
文摘
表面肌电信号(sEMG)发生于动作之前,可以在动作活动时提前预测其活动意愿,但传统的分类方法往往存在实时性与准确性难以兼容的问题。为了使得肌电信号能够更好地运用于机器设备,提出一种LMS-随机森林肌电信号快速动作分类方法,对下肢动作屈髋屈膝、屈髋伸踝、屈膝屈踝、伸膝伸踝进行动作分类与模式识别。相比于传统的分类算法,研究只需采集动作前120 ms数据进行分类,利用LMS进行滤波,并且给原始数据赋予相应权重,其权重代表数据特征的重要程度,改善了传统表面肌电信号分类的实时性不足问题,为人体与外骨骼设备融合提供了解决方案。实验结果表明,相比于传统的支持向量机,反向传播神经网络等算法中,算法耗时间较短,速度为线性围栏法的7.8倍,具备较高的准确度与稳定性,识别精度为97.3%。
关键词
表面肌电信号
特征提取
肌肉选取
随机森林
运动信号识别
Keywords
surface electromyography
feature extraction
muscle selection
random forest
motion signal recognition
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LMS-随机森林的肌电信号下肢动作快速分类
石欣
范智瑞
张杰毅
徐淑源
蔡建宁
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
19
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参考文献
引证文献
统计分析
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