原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对表面肌电信号(sEMG)进行小波包分解后子空间维数较大导致部分子空间的特征信息被减弱和相邻子空间的频率接近会导致不同程度的信息冗余问题,提出了一种基于改进小波包与样本熵相结合的特征提取方法.在对原始sEMG进行小波变换的同时,对其某一高频子空间也进行小波变换,提取改进小波包分解后四个低频子空间的样本熵作为特征.在智能轮椅平台上进行实验,实验结果显示采用基于该算法的轮椅系统不仅正确识别率较高,而且稳定性更好.
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文献信息
篇名 基于改进小波包与样本熵的表面肌电信号特征提取
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 肌电信号 小波 小波包 样本熵 特征提取
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 701-704
页数 4页 分类号 TP242.61|TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.03.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗元 重庆邮电大学光纤通信技术重点实验室 192 1681 17.0 31.0
2 张毅 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心 281 2390 21.0 36.0
3 冯晓林 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
肌电信号
小波
小波包
样本熵
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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