基于能量比小波网络的sEMG虚拟识别系统设计

摘要：

研究了基于松散小波神经网络及能量比法的表面肌电信号分类原理和方法,提出利用小波包变换获得表面肌电信号各频段系数,并将化简处理后的能量比值作为特征向量输入后续的松散型小波神经网络用于分类表面肌电信号的方法,搭建了虚拟识别系统平台,进行了详细的实验研究.仿真结果表明:松散型小波神经网络及能量比法能够有效的从桡侧腕屈肌和总指伸肌采集的肌电信号中识别握拳、松拳、腕外展、腕内收4种运动模式,具有较高的识别率(90％以上).

关键词：能量比值、松散小波神经网络、表面肌电信号、虚拟识别

所属期刊栏目：40

分类号：TP319.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院支持天津滨海新区建设科技行动计划项目2007AA042254;天津市科技发展支撑重点项目08ZCKFSF03400;天津职业技术师范大学科研发展基金预研项目KJY11-11

在线出版日期：2012-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：108-110