肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别

• 作者: 左静 席旭刚 罗志增
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 跌到检测 表面肌电信号 模糊熵 加权核Fisher线性判别 模式识别
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1376-1382
• 页数: 7页
• 分类号: TP24
• 字数: 5139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.06.017

摘要

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题．本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法，首先提取腓肠肌和股外侧肌的sEMG的模糊熵特征作为特征向量，然后，针对日常活动动作类（Activities of Daily Life， ADL）的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题，提出了加权核Fisher线性判别方法，采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵，最终，将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来．实验结果表明，该方法跌倒平均识别率96．7％，ADL平均识别率99．4％，识别结果优于其它分类方法．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗志增	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	164	2539	28.0	39.0
2	席旭刚	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	46	494	14.0	20.0
3	左静	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	4	47	3.0	4.0