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基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法
被引量:
14
1
作者
熊安斌
丁其川
+2 位作者
赵新刚
韩建达
刘光军
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期6-13,共8页
表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道s EMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电...
表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道s EMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电极采集人体上臂肌肉s EMG,将其分解为6个运动单元动作电位序列,过程包括:二阶差分滤波、阈值计算、尖峰检测、分层聚类;然后,提取绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征,并采用主元分析法降维;最后,利用支持向量机分类识别5种不同手部动作,精度达到80.4%。而采用未融合s EMG分解的传统方法,动作识别精度仅有约70%。
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关键词
表面肌电信号
运动单
元
动作电位序列
分层聚类
主元分析支持向量机
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职称材料
题名
基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法
被引量:
14
1
作者
熊安斌
丁其川
赵新刚
韩建达
刘光军
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
瑞尔森大学航空航天工程系
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期6-13,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划
2015AA042302)
+3 种基金
国家自然科学基金(61273355
61503374
61573340)
机器人学国家重点实验室自主课题(2015-z06)资助项目
文摘
表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道s EMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电极采集人体上臂肌肉s EMG,将其分解为6个运动单元动作电位序列,过程包括:二阶差分滤波、阈值计算、尖峰检测、分层聚类;然后,提取绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征,并采用主元分析法降维;最后,利用支持向量机分类识别5种不同手部动作,精度达到80.4%。而采用未融合s EMG分解的传统方法,动作识别精度仅有约70%。
关键词
表面肌电信号
运动单
元
动作电位序列
分层聚类
主元分析支持向量机
Keywords
sEMG
motor unit action potential trains
hierarchical clustering
principal component analysis
support vector machine
分类号
TG156 [金属学及工艺—热处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法
熊安斌
丁其川
赵新刚
韩建达
刘光军
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
14
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职称材料
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