基于幅值立方和BP神经网络的表面肌电信号特征提取算法

• 作者: 张立彬 杨庆华 鲍官军 黄鹏程
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 幅值立方法 神经网络 特征向量 偏差率
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1332-1336
• 页数: 5页
• 分类号: TP241
• 语种: 中文

摘要

传统特征向量提取算法得到的特征向量无法识别手指不同角度动作,将幅值立方法引入特征向量的提取算法之中,并对立方计算后信号的特征量进行降数量级处理。实验表明,提出的特征向量提取算法对表面肌电信号微小特征差异的零偏差识别率达到75%,且大偏差保持在5%以下。设计的基于BP神经网络的手指运动模式分类器,能有效地提高手指运动形式的正确识别率。