基于自排序熵的表面肌电信号特征提取方法

• 作者: 杜义浩 谢平 陈晓玲 魏秀利
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 表面肌电信号(sEMG) 自排序熵 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 496-501
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3604字
• 语种: 中文

摘要

针对人体表面肌电信号的非平稳、非线性特点，提出一种基于排序熵和自互信息的自排序熵指标，定量描述表面肌电信号的内在动力学特性，实现肢体不同运动状态下肌电信号非线性特征的有效刻画。进行健康受试者上肢肘关节不同弯曲角度下表面肌电采集实验，计算其自排序熵指标并运用支持向量机进行动作识别，通过与已有表面肌电特征指标的对比分析，验证文中方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢平	燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室	84	659	15.0	21.0
2	杜义浩	燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室	28	246	10.0	15.0
3	陈晓玲	燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室	15	110	6.0	10.0
4	魏秀利	燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室	1	10	1.0	1.0