基于肌电信号层级分类的手部动作识别方法

• 作者: 孟云鹤 李东旭 范才智 赵漫丹
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 手部动作 表面肌电信号 层级分类 AR模型 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 490-496
• 页数: 7页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2014.05.10

摘要

目的 利用肌电信号对手部动作进行识别,是控制现代康复假手的关键,其中使用少量电极识别出较多手势又是一难点.为更加充分利用所获得的肌电信息,本文提出一种层级分类方法.方法 首先提出一种基于层级分类的手部肌电信号动作识别方法,该方法首先根据被分类对象的多侧面属性,利用肌电积分值作为特征值,并通过线性判别函数实施预分类;其次建立肌电信号的自回归模型,将模型系数作为特征值,将人工神经网络作为分类器进行细分类;最后进行了对比实验论证.结果 实验结果表明,可以利用2个表面肌电电极以较高的识别率识别出8个常用手部动作.结论 该方法能够以较少的肌电电极识别出较多的动作,比未采用分层方法具有更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李东旭	国防科学技术大学航天科学与工程学院	31	184	9.0	12.0
2	孟云鹤	国防科学技术大学航天科学与工程学院	24	80	5.0	7.0
3	赵漫丹	国防科学技术大学航天科学与工程学院	1	11	1.0	1.0
4	范才智	国防科学技术大学航天科学与工程学院	7	36	4.0	6.0