基于表面肌电信号的前臂手部多运动模式识别.pdfVIP

第27卷第9期 仪 器 仪 表 学 报 V01．27NO．9 Chinese of 2006年9月 JournalScientificInstrument Sep．2006 基于表面肌电信号的前臂手部多运动模式识别。 罗志增1 王人成2 1(杭州电子科技大学杭州 310018) 2(清华大学精密机械与仪器系北京 100084) 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 中图分类号TN911．7文献标识码A国家标准学科分类代码410．4 Handmovement basedonsurface patternrecognition Luo Zhizen91WangRenchen92 Dianzi 310018，China) 1(HangzhouUniversity，Hangzhou 100084，China) 2(Dept．ofPreci．Instru．，TsinghuaUniversity，Beijing AbstractMovement basedonsurface isthefoundationof recognition electromyography myoelectricpros— thesiscontr01．Individualdifferenceand identificationrateofSEMGarethetwo thatre— pattern problems searchersmustface onthe characteristic new to．Based spectrum ofSEMG，afeatureextractionmethod calledPower RatioMethodwas methoddefinestheratioofmaximumband Spectrum proposed．The energy tototal asan of decreasestheindividualdifference SEMG，which spectrum powerspectrumeigenvalue effecttothelowest．Amodeclassifierwasusedforhandmovement the patternrecognition，whichadopts statistics