基于AR参数模型与聚类分析的肌电信号模式识别方法

• 作者: 崔建国 李忠海 王旭 田丰
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 表面肌电信号 模式识别 AR参数模型 聚类分析
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 286-289
• 页数: 4页
• 分类号: TB99
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1158.2006.03.021

摘要

肌电信号是与神经肌肉活动有关的生物电的体现,肌电信号的模式识别是肌电应用的基础.利用现代功率谱估计中的参数模型法,对从掌长肌、肱桡肌、尺侧腕屈肌和肱二头肌采集的4路表面肌电信号建立AR参数模型,并提取其AR模型参数作为信号的特征,构造特征矢量,提供给基于距离测度的Mabalanobis距离分类器进行模式分类,能够成功地识别出握拳、展拳、腕内旋、腕外旋、屈腕、伸腕、前臂内旋、前臂外旋8种动作模式.实验表明,该方法识别率高、鲁棒性好,为肌电等非平稳生物电信号的模式识别提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田丰	沈阳航空工业学院自动控制系	57	792	18.0	26.0
2	崔建国	东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室	16	174	8.0	13.0
6	王旭	东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室	158	1256	18.0	26.0
7	李忠海	沈阳航空工业学院自动控制系	51	366	10.0	17.0