基于支持向量机多分类的眼电辅助肌电的人机交互

摘要：

针对单一肌电信号在控制系统中正确识别率不高问题,设计并实现了一种基于支持向量机(SVM)多分类的眼电(EOG)辅助肌电(EMG)的人机交互(HCI)系统.该系统采用改进小波包算法和阈值法分别对EMG信号和EOG信号进行特征提取,并对特征向量融合;然后提取特征参数作为SVM的输入来识别EMG信号和EOG信号动作模式,根据分类结果生成控制命令.实验证明,该系统比单一肌电控制系统更便于操作,稳定性好,正确识别率高.

关键词：肌电、眼电、小波包、支持向量机、多分类

所属期刊栏目：34

分类号：TP11;TP273.5;TP301.6(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60905066,51075420;科技部国际合作项目2010DFA12160;重庆市科技攻关项目CSTC,2010AA2055

在线出版日期：2015-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3357-3360,3368