基于肌音信号分析的踝关节动作模式识别

• 作者: 夏春明 蒋志伟
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 肌音信号 信号分割 非线性尺度小波 特征提取 踝关节动作模式识别
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 125-131
• 页数: 7页
• 分类号: R496
• 字数: 5073字
• 语种: 中文

摘要

通过测量分析受试者小腿胫骨前肌和腓骨短肌的肌音信号,对踝关节背伸、跖屈、外展、内收等4个动作进行模式识别研究.提出了基于二次包络线的不等长信号分割算法,以及基于非线性小波变换的奇异值特征提取方法,并使用SVM分类器进行模式识别.结果表明:基于不等长分割的算法可以有效截取踝关节肌音信号的动作段信号;在两通道信号采集的情况下,利用非线性小波变换得到的奇异值特征在踝关节四模式识别中总体准确率可以达到87.8％,验证了本文提出的分析方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏春明	华东理工大学机械与动力工程学院	59	316	9.0	15.0
2	蒋志伟	华东理工大学机械与动力工程学院	1	4	1.0	1.0