多尺度表面肌电信号的广义判别分析

• 作者: 徐颖洁 雷敏
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 信号分析 小波特征 广义判别分析 贝叶斯分类器 模式识别
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 145-149
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2732字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2012.04.032

摘要

提出一种融合小波特征和广义判别分析的特征解析方法,并对动作表面肌电信号的多尺度特征进行有效降维描述.首先,通过对表面肌电信号进行小波分解,提取各尺度上小波系数绝对值均值作为原始特征向量,然后用广义判别分析方法进行降维,得到低维的新特征向量,用贝叶斯分类器进行降维有效性检验.结果显示,对选用的三种小波,通过选取恰当的小波分解层数,核参数以及新特征向量的维数,对三名受试者前臂6种动作模式(内翻,外翻,握拳,展拳,上切和下切)的正确识别率可以达到97％以上.研究表明,该方法能很好地获取表面肌电信号的多尺度主要成分及其特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷敏	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	22	415	10.0	20.0
2	徐颖洁	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	1	0	0.0	0.0