换一批基于双谱分析表面肌电信号特征的提取与模式识别
Feature extraction and pattern recognization of surface electromyography signal based on bispectrum analysis
摘要背景:肌电信号在本质上是一种具有非平稳、非高斯特性的生理信号.目前基于高阶累积量的高阶谱技术广泛应用于非高斯、非平稳、非线性等问题.目的:基于非高斯AR参数模型,将双谱分析和fisher线性判别分析方法相结合进行表面肌电信号特征提取.方法:针对表面肌电信号特点,从信号高阶统计处理角度,基于"非高斯AR参数模型"进行双谱分析,提取有效特征,用fisher线性判别分析降维方法构造特征向量,然后利用支持向量机实现不同动作模式的准确分类.并与多种常用表面肌电信号特征的识别准确率进行对比研究.结果与结论:利用多类支持向量机分类器对8种前臂动作进行分类,8种动作的平均识别率达到97.6%以上.通过比较发现,基于短数据的双谱特征在分类性能上优于AR模型系数、小波包系数等构造的特征,能够提高肌电假肢的实时控制的性能.
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分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-8225.2010.04.017
发布时间
2010-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（50525517）
上海市重点基础研究项目（05jcl4027）
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