本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)小波包與樣本熵的表面肌電信號(hào)特征提取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)表面肌電信號(hào)(s EMG)進(jìn)行小波包分解后子空間維數(shù)較大導(dǎo)致部分子空間的特征信息被減弱和相鄰子空間的頻率接近會(huì)導(dǎo)致不同程度的信息冗余問題,提出了一種基于改進(jìn)小波包與樣本熵相結(jié)合的特征提取方法。在對(duì)原始s EMG進(jìn)行小波變換的同時(shí),對(duì)其某一高頻子空間也進(jìn)行小波變換,提取改進(jìn)小波包分解后四個(gè)低頻子空間的樣本熵作為特征。在智能輪椅平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示采用基于該算法的輪椅系統(tǒng)不僅正確識(shí)別率較高,而且穩(wěn)定性更好。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)信息無障礙工程研發(fā)中心;重慶郵電大學(xué)光纖通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 肌電信號(hào) 小波 小波包 樣本熵 特征提取
【基金】：國(guó)家科技部國(guó)際合作項(xiàng)目(2010DFA12160) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60905066,51075420)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 表面肌電信號(hào)(s EMG)是肌肉收縮時(shí)所產(chǎn)生的電波動(dòng)。由于s EMG的非平穩(wěn)性和非線性等問題,導(dǎo)致信號(hào)的識(shí)別時(shí)間長(zhǎng)、正確識(shí)別率低,嚴(yán)重影響了控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性[1,2]。最近幾年,采用常規(guī)的小波變換[3,4]、AR模型[4]、小波包變換[5]、雙譜[6]或樣本熵[7]等傳統(tǒng)方法進(jìn)行特征

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本文編號(hào)：418011