融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别研究

• 作者: 席旭刚 张启忠 张自豪 汤敏彦 罗志增
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 下肢运动模式识别 表面肌电信号 加速度信号 多尺度排序熵 改进二叉树支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2735-2741
• 页数: 7页
• 分类号: TP24
• 字数: 5132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.11.022

摘要

为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数(Product Functions,PFs),再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重(Laplacian score,LS)特征选择算法选定每路肌电信号的一个尺度排序熵为特征,并把该特征和加速度信号的排序熵组成特征向量.最后,根据类内欧氏距离和类间样本分布,设计了改进的二叉树支持向量机,把特征向量输入该支持向量机进行下肢运动模式分类.实验结果表明所提方法对七个日常动作的平均识别率达到98.62％,相较于其他方法有较高的识别率.

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	张启忠	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	30	254	9.0	15.0
4	汤敏彦	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	1	6	1.0	1.0
5	张自豪	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	3	10	2.0	3.0