基于表面肌电信号的前臂手部多运动模式识别

摘要：

基于表面肌电信号的肢体运动模式识别是假手仿生控制的基础,SEMG的个体差异与识别率是肌电假手实用化必须面对的问题.本文根据SEMG的频谱特性提出了一种新的特征提取方法--功率谱比值法.该方法的主要特点是以实时取得的SEMG功率谱信号为基础,确定最大功率谱附近的谱能量与全信号段谱能量之比为特征值,将人的个体差异影响降低到最低程度.模式分类器采用特别设计的Bayes统计决策算法,该方法在非特定人的条件下应用于前臂肌群的多运动模式识别时,识别正确率达到84%,已具备一定的实用性.

关键词：表面肌电信号、功率谱、Bayes统计决策算法

所属期刊栏目：27

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金60474054;新世纪优秀人才支持计划NCET-04-0558

在线出版日期：2006-10-16（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：996-999