基于张量线性拉普拉斯判别的肌电特征提取方法

• 作者: 佘青山 孟明 马玉良 马鹏刚
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 表面肌电信号 人机交互 特征提取 张量线性拉普拉斯判别
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 1117-1122
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2017.06.006

摘要

为了有效分析表面肌电(sEMG)信号蕴含的时-频-空域多维特征,提出了一种基于张量线性拉普拉斯判别(TLLD)的sEMG特征提取方法.首先对sEMG信号做复Morlet小波变换,构造具有时间、空间、频率、任务的四阶张量数据;然后运用TLLD分析方法获得投影矩阵,把训练集和测试集分别投影在投影矩阵中获得具有较大区分度的特征;最后使用分类器对腕屈、腕伸、上臂内旋、上臂外旋、握拳、伸拳6种动作模式进行识别.实验结果表明,所提方法平均分类准确率达到了98％以上,识别性能优于均方根、自回归系数、张量高阶判别分析3种特征提取方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟明	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	34	381	11.0	18.0
2	佘青山	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	38	366	11.0	18.0
3	马玉良	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	18	157	8.0	12.0
4	马鹏刚	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	2	4	1.0	2.0