基于MEMD和TK能量算子的肌电信号手势识别

• 作者: 裴晓敏 宋佳强 曹江涛 刘洪海
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 关键词: 表面肌电信号 多元经验模态分解 Teager-Kaiser能量 多维尺度分析 线性判别分类器
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文|PAPERS
• 页码范围: 82-87
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7|R741.044
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2003283

摘要

为提高肌电信号手势识别的准确率,提出基于时频域分析的肌电信号特征提取方法.该方法利用无线肌电信号采集装置获得肌电信号,采用基于多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD)和TK (Teager-Kaiser)能量算子的肌电信号特征提取方法,利用多维尺度分析(multi-dimensional scaling,MDS)对多通道特征降维,采用线性判别分类器(linear discriminant analysis,LDA)对手势特征分类识别.将该算法应用于UCI数据库,手势识别准确率达98.96％,应用于自主采集数据库准确率达99.37％,同时F1 score具有明显提升.实验结果表明,与典型方法相比,所提出的肌电信号特征提取方法对手势识别的准确率更高.