基于肌電信號(hào)的人手動(dòng)作模式識(shí)別.pdf

1、通過(guò)表面肌電信號(hào)控制多自由度的假肢仿生性好，患者操作方便，但是由于表面肌電信號(hào)的識(shí)別方法不夠成熟，因此距廣泛應(yīng)用還有一段距離。由于表面肌電信號(hào)是弱生理信號(hào)，在肢體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中從形態(tài)上非常類似隨機(jī)信號(hào)，目前的信號(hào)分析方法還不能非常可靠的達(dá)到多個(gè)模式動(dòng)作的準(zhǔn)確識(shí)別，存在著一定的誤識(shí)別率，國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中肌電的平均誤識(shí)別率仍有20％左右。而任何假肢的誤動(dòng)作對(duì)截肢病人都是十分危險(xiǎn)的。因此，如何從EMG信號(hào)中有效地提取信息并實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的動(dòng)作識(shí)別，是

2、肌電控制假肢實(shí)用化進(jìn)程中的關(guān)鍵性問(wèn)題。為此本文在基于EMG信號(hào)進(jìn)行人手動(dòng)作的模式識(shí)別方法上進(jìn)行了理論和實(shí)踐上的探討。所做的主要工作如下： 1.對(duì)EMG信號(hào)的預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了研究。采用分層閾值和軟閡值的小波降噪方法，并同全局閾值小波降噪法進(jìn)行了比較。 2.對(duì)EMG信號(hào)的特征提取技術(shù)進(jìn)行了研究。對(duì)EMG信號(hào)作小波包分解，利用熵最小準(zhǔn)則選取特定頻帶的小波包系數(shù)的能量值構(gòu)造特征矢量。 3.對(duì)人手動(dòng)作模式識(shí)別中的分類器技術(shù)