基于双谱分析表面肌电信号特征的提取与模式识别

• 作者: 朱向阳 邱青菊
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 肌电信号 双谱 非高斯AR模型 模式识别 数字化医学
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 645-648
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 4697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8225.2010.04.017

摘要

背景:肌电信号在本质上是一种具有非平稳、非高斯特性的生理信号.目前基于高阶累积量的高阶谱技术广泛应用于非高斯、非平稳、非线性等问题.目的:基于非高斯AR参数模型,将双谱分析和fisher线性判别分析方法相结合进行表面肌电信号特征提取.方法:针对表面肌电信号特点,从信号高阶统计处理角度,基于"非高斯AR参数模型"进行双谱分析,提取有效特征,用fisher线性判别分析降维方法构造特征向量,然后利用支持向量机实现不同动作模式的准确分类.并与多种常用表面肌电信号特征的识别准确率进行对比研究.结果与结论:利用多类支持向量机分类器对8种前臂动作进行分类,8种动作的平均识别率达到97.6%以上.通过比较发现,基于短数据的双谱特征在分类性能上优于AR模型系数、小波包系数等构造的特征,能够提高肌电假肢的实时控制的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱向阳		30	231	9.0	14.0
2	邱青菊		1	26	1.0	1.0