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基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法

张启忠 席旭刚 罗志增

张启忠, 席旭刚, 罗志增. 基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(9): 2054-2058. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01325
引用本文: 张启忠, 席旭刚, 罗志增. 基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(9): 2054-2058. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01325
Zhang Qi-Zhong, Xi Xu-Gang, Luo Zhi-Zeng. A Pattern Recognition Method for Surface Electromyography Based on Nonlinear Features[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2013, 35(9): 2054-2058. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01325
Citation: Zhang Qi-Zhong, Xi Xu-Gang, Luo Zhi-Zeng. A Pattern Recognition Method for Surface Electromyography Based on Nonlinear Features[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2013, 35(9): 2054-2058. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01325

基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01325
基金项目: 

国家自然科学基金(61172134, 61201302)和浙江省自然科学基金(Y1111189, LY13F030017)资助课题

A Pattern Recognition Method for Surface Electromyography Based on Nonlinear Features

  • 摘要: 该文提出一种计算非线性时间序列信号Lyapunov指数的新方法球均值Lyapunov指数计算法,用于肢体肌电信号的特征提取与分类。首先采用所提方法计算出肌电信号的Lyapunov指数,并与关联维组合构成输入特征向量,然后用二叉树法构造基于对支持向量机的多类分类器,对握拳、展拳、腕内旋、腕外旋4类动作模式进行分类识别。实验结果表明,该方法不仅具有比Rosenstein算法更强的抗干扰能力,而且在肌电信号的特征提取与分类应用中取得96.0%以上的识别率,适合于分析信噪比较低的混沌信号。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-10-17
  • 修回日期:  2013-05-21
  • 刊出日期:  2013-09-19

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