基于双谱分析表面肌电信号特征的提取与模式识别
邱青菊
朱向阳
1.上海交通大学,上海市,2000302.上海交通大学,上海市,200030
摘要：背景:肌电信号在本质上是一种具有非平稳、非高斯特性的生理信号.目前基于高阶累积量的高阶谱技术广泛应用于非高斯、非平稳、非线性等问题.目的:基于非高斯AR参数模型,将双谱分析和fisher线性判别分析方法相结合进行表面肌电信号特征提取.方法:针对表面肌电信号特点,从信号高阶统计处理角度,基于"非高斯AR参数模型"进行双谱分析,提取有效特征,用fisher线性判别分析降维方法构造特征向量,然后利用支持向量机实现不同动作模式的准确分类.并与多种常用表面肌电信号特征的识别准确率进行对比研究.结果与结论:利用多类支持向量机分类器对8种前臂动作进行分类,8种动作的平均识别率达到97.6%以上.通过比较发现,基于短数据的双谱特征在分类性能上优于AR模型系数、小波包系数等构造的特征,能够提高肌电假肢的实时控制的性能.
关键词：肌电信号双谱非高斯AR模型模式识别数字化医学
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(50525517)上海市重点基础研究项目(05jcl4027)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 645-648 )
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