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人体腿部表面肌电信号特征提取方法

王坤朋  庞杰  石磊  屈剑锋  
【摘要】:表面肌电信号(sEMG,surface electromyography)作为人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用于康复训练福祉机器人领域。针对人体下肢动作识别的问题,提出了一种针对表面肌电信号进行小波变换的特征提取方法。在肌电信号的频域分布中,该方法选取小波子空间中活动段的平均功率组成特征向量。为验证所提出方法的有效性,设计实现了一种微型便携式多通道sEMG信号采集系统,并利用支持向量机(SVM,support vector machine)构建分类器对腿部动作进行识别。实验结果表明:该方法能有效识别腿部常见的4种动作,同一个体动作识别率能达到95%以上,不同个体识别率平均能达到85%,能够较好地应用于下肢运动障碍患者的日常康复训练。

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