虚拟小波熵神经网络平台在SEMG分类中的应用

• 作者: 任淑艳 李静 段海龙 赵丽
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波熵 表面肌电信号 人工神经网络 虚拟仪器
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 1142-1145
• 分类号: TP2
• 字数: 2170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1187.2010.01142

摘要

建立了以虚拟仪器为基础的表面肌电信号的分类平台.利用小波变换的时一频局部化信息特征及信息熵反映信源平均不确定性的特性,将小波分析和信息熵结合起来,并结合人工神经网络的自我学习能力,对表面肌电信号进行分类和识别.通过大量的表面肌电信号样本训练后,使网络不仅对训练样本有较高的分辨率 (95%),而且对未训练过的样本也有较好的分辨率(90%).训练结果表明,算法计算简单、实现容易,适用于肌电信号的识别分类

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李静	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	20	75	5.0	8.0
2	赵丽	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	45	143	6.0	10.0
3	段海龙	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	19	68	4.0	8.0
4	任淑艳	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	12	40	3.0	6.0