基于多尺度模糊熵的动作表面肌电信号模式识别

• 作者: 邹晓阳 雷敏
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 表面肌电信号 模糊熵 小波分解 支持向量机 模式识别
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 新技术与新方法
• 页码范围: 1184-1188
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 语种: 中文

摘要

动作表面肌电(SEMG)信号是一种从皮肤表面采集的复杂电信号,它的模式识别在人体假肢和人—计算机交互系统等实际应用中非常重要.为了提高识别率,提出一种将模糊熵(FuzzyEn)和多尺度分析相结合的方法.该方法从动作SEMG信号非线性和非平稳特性的角度出发,引入了多尺度模糊熵(MSFuzzyEn)特征,并应用到人体前臂六类动作SEMG信号的模式识别中.首先利用小波分解对原始信号进行多尺度分解.然后计算MSFuzzyEn并将其作为特征向量输入支持向量机(SVM)进行识别,平均识别率达到97％,比利用原始信号的FuzzyEn进行识别时提高3％.结果表明,利用MSFuzzyEn对动作SEMG信号进行模式识别效果良好.

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		22	415	10.0	20.0
2	邹晓阳		4	28	2.0	4.0