基于AR参数模型与聚类分析的肌电信号模式识别方法

摘要：

肌电信号是与神经肌肉活动有关的生物电的体现,肌电信号的模式识别是肌电应用的基础.利用现代功率谱估计中的参数模型法,对从掌长肌、肱桡肌、尺侧腕屈肌和肱二头肌采集的4路表面肌电信号建立AR参数模型,并提取其AR模型参数作为信号的特征,构造特征矢量,提供给基于距离测度的Mabalanobis距离分类器进行模式分类,能够成功地识别出握拳、展拳、腕内旋、腕外旋、屈腕、伸腕、前臂内旋、前臂外旋8种动作模式.实验表明,该方法识别率高、鲁棒性好,为肌电等非平稳生物电信号的模式识别提供了一种新方法.

关键词：计量学、表面肌电信号、模式识别、AR参数模型、聚类分析

所属期刊栏目：27

分类号：TB99(计量学)

资助基金：国家自然科学基金50477015

在线出版日期：2006-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：286-289