改进的BP算法在表面肌电信号识别中的应用

• 作者: 张坤 王志中
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 小波变换 BP神经网络 贝叶斯正则化 LM算法 肌电信号
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 研究论著
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: R318.03
• 字数: 3387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8868.2005.12.009

摘要

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数幅值的最大和最小值构造特征向量,输入BP神经网络可进行模式识别,网络经过学习能够成功地从表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂内旋、前臂外旋4种运动模式.比较了标准的BP算法和用贝叶斯正则化与Levenberg-Marquardt算法相结合的改进BP网络训练的结果.实验表明,改进的BP网络在训练速度和识别精度上都比标准的BP算法有了很大提高,这对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张坤	上海交通大学生物医学工程系	9	97	5.0	9.0
2	王志中	上海交通大学生物医学工程系	73	1042	18.0	29.0