基于支持向量机的肌电信号小波特征分类解码

• 作者: 何涛 胡洁 谷朝臣
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 肌电信号 小波变换 支持向量机 动作解码 特征分类
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人传感技术、多传感器集成与信息融合
• 页码范围: 207-210
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1050

摘要

采用小波变换进行肌电信号预处理与多尺度分解，并采用小波系数最大值与平均能量值作为肌电信号特征，采用支持向量机进行特征分类识别的运动解码，并用此方法进行了腕部动作识别的实验。与时域特征、频域特征、AR 参数特征提取方法以及神经网络识分类别方法进行对比，结果表明：基于支持向量机的小波特征提取方法可以较好地区分不同腕部动作，具有最高的分类精度，极大改善前臂假肢的操纵性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷朝臣	上海交通大学机械与动力工程学院	8	42	3.0	6.0
2	胡洁	上海交通大学机械与动力工程学院	70	369	11.0	16.0
3	何涛	上海交通大学机械与动力工程学院	13	47	5.0	6.0