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基于改进能量核的下肢表面肌电信号特征提取方法
被引量：
20
1
作者
石欣
朱家庆
+2 位作者
秦鹏杰
翟马强
田文彬
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期121-128,共8页
由于表面肌电信号(sEMG)具有非平稳、非周期和混沌等特性,导致传统的特征值提取方法存在实时性与准确性难以兼容的问题,基于此提出一种基于sEMG的改进能量核特征提取方法,对采集到的肌电信号进行处理。首先,在EMG振子模型的基础上,详细...
由于表面肌电信号(sEMG)具有非平稳、非周期和混沌等特性,导致传统的特征值提取方法存在实时性与准确性难以兼容的问题,基于此提出一种基于sEMG的改进能量核特征提取方法,对采集到的肌电信号进行处理。首先,在EMG振子模型的基础上,详细描述了新提出的"阈值矩阵计数"(threshold matrix count,TMC)特征提取方法;然后,通过在腿部10块不同肌肉表面粘贴肌电传感器来检测下肢不同运动过程中的肌电信号;采集到所需肌电信号后,对10块肌肉上的肌电信号分别进行特征提取,得到10个不同的特征向量x_k,并对其进行分析,选取了4块肌肉作为有效肌肉;最后将有效肌肉的特征向量x_k组合整理,得到特征矩阵X_k,将其输入BP神经网络进行训练,对4种运动模式进行识别。实验结果表明,提出的能量核特征提取方法相比于传统的两种能量核特征提取方法,运算效率分别提升了13倍和9倍;同时,相比常用的时、频域特征提取方法,训练后得到的模型具有更好的稳定性,平均识别精度为95.2%。
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关键词
SEMG
特征提取
能量核
阈值矩阵计数法
肌肉选取
运动信号识别
在线阅读
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职称材料
题名
基于改进能量核的下肢表面肌电信号特征提取方法
被引量：
20
1
作者
石欣
朱家庆
秦鹏杰
翟马强
田文彬
机构
重庆大学
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期121-128,共8页
基金
国防科技创新特区(18-H863-31-ZD-002-002-05)项目资助.
文摘
由于表面肌电信号(sEMG)具有非平稳、非周期和混沌等特性,导致传统的特征值提取方法存在实时性与准确性难以兼容的问题,基于此提出一种基于sEMG的改进能量核特征提取方法,对采集到的肌电信号进行处理。首先,在EMG振子模型的基础上,详细描述了新提出的"阈值矩阵计数"(threshold matrix count,TMC)特征提取方法;然后,通过在腿部10块不同肌肉表面粘贴肌电传感器来检测下肢不同运动过程中的肌电信号;采集到所需肌电信号后,对10块肌肉上的肌电信号分别进行特征提取,得到10个不同的特征向量x_k,并对其进行分析,选取了4块肌肉作为有效肌肉;最后将有效肌肉的特征向量x_k组合整理,得到特征矩阵X_k,将其输入BP神经网络进行训练,对4种运动模式进行识别。实验结果表明,提出的能量核特征提取方法相比于传统的两种能量核特征提取方法,运算效率分别提升了13倍和9倍;同时,相比常用的时、频域特征提取方法,训练后得到的模型具有更好的稳定性,平均识别精度为95.2%。
关键词
SEMG
特征提取
能量核
阈值矩阵计数法
肌肉选取
运动信号识别
Keywords
surface electromyography(sEMG)
feature extraction
energy kernel
threshold matrix counting method
muscle selection
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进能量核的下肢表面肌电信号特征提取方法
石欣
朱家庆
秦鹏杰
翟马强
田文彬
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
20
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