基于磁场刺激的肌电信号模式识别的研究
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东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004

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崔建国

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    对于人体表面肌电(SEMG)信号提出一种新的研究方法, 即在磁场刺激下, 采用小波变换的方法, 对从掌长肌、肱桡肌、 尺侧腕屈肌和肱二头肌上采集的4路表面肌电信号进行分析, 并提取其6 级小波分解系数绝对值累加和的平均值作为信号的特征, 构建特征矢量. 输入神经网络分类器进行模式识别, 经过训练能够成功地识别出握拳、 展拳M、腕内旋、腕外旋、 屈腕、伸腕、 前臂内旋、 前臂外旋8种运动模式.实验结果表明, 该方法识别率高, 所需数据量少,运算速度快, 实时性好, 为肌电等生物电信号的研究提供了一种新方法.

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引用本文

崔建国;王旭;张大千;张春霞.基于磁场刺激的肌电信号模式识别的研究[J].控制与决策,2006,21(2):158-0162

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  • 收稿日期:2004-12-31
  • 最后修改日期:2005-06-02
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  • 在线发布日期: 2006-02-20
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