基于sEMG的人体上肢动作特征提取与识别分类的实验研究

• 作者: 刘蓉 陈健宁
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: sEMG信号处理 特征提取 识别分类
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 专题设计与应用
• 页码范围: 321-324
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 2665字
• 语种: 中文

摘要

本文以人体上肢动作的sEMG信号为例,提出了基于Noraxon无线表面肌电系统采集不同运动范式肌电信号,并对采集的信号进行特征提取和基于支持向量机算法的分类.经过实践测试,支持向量机算法可以很好地适应上肢康复训练所要求的动作分类要求,为上肢自主康复训练系统设计提供了分类算法支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘蓉	大连理工大学电子信息与电气工程学部生物医学工程学院	19	70	4.0	7.0
2	陈健宁	大连理工大学电子信息与电气工程学部生物医学工程学院	2	0	0.0	0.0