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        《沈陽工業大學》 2019年
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        基于sEMG的時—空—頻域手指動作識別研究

        陳淑甜  
        【摘要】:手是人體運動最靈活的器官之一,手部動作研究一直是康復醫療領域中一個值得關注的研究內容。現在的智能假手只模擬肢體的閉合、張開等簡單動作,不能進行精細動作模擬。而應用高密度表面肌電(High Density surface EMG,HD-sEMG)信號采集系統,能克服傳統表面電極無法識別肌肉群sEMG信號的缺點。較多通道能檢測覆蓋在限定皮膚區域的肌肉電信號,獲取整塊肌肉活動區域sEMG信號的時域和空間域分布信息,利于對精細動作sEMG信號的解析。由于人體手部運動尤其手指的EMG信號解析較困難,本文提出一種針對手指精細化動作的HD-sEMG信號解析方法,對實驗者手指四種不同彎曲角度(15°,45°,70°和90°)時指淺屈肌的HD-sEMG信號進行解析。在本研究中,首先,將16通道HD-sEMG電極置于指淺屈肌上進行HD-sEMG信號采集。在數據預處理方面,分別應用主成分分析(Principle Components Analysis,PCA)、快速獨立元分析(Independent Components Analysis,ICA)和多類別共同空間模式(Multiclass Common Spatial Patterns,Multiclass CSP)對采集的HD-sEMG信號進行空間濾波,以減少冗余信息,降低數據維數,并求得分離矩陣以實現對原始信息的重構。為了減少通道數量,即將肌肉電信號較強的通道從原通道中篩選出來,提出基于Multiclass CSP通道間互信息最大化的通道選擇方法,并將通道按互信息最大化進行降序排列。其次,在特征提取方面,分別提取預處理后HD-sEMG信號的時域、頻域和經小波包變換(Wavelet Packet Transform,WPT)分解后的時頻域特征。此外,將經小波包變換分解后的時頻域特征與基于互信息最大化的通道選擇算法提取的HD-sEMG信號的空間特征相結合,對以上特征集進行比較分析可得,時-空-頻域相結合的特征集對手指四種動作模式具有更明顯的特征表示。最后,將不同空間濾波數據的時頻域特征與時-空-頻域特征相結合的特征集訓練線性判別分析(Linear discriminant analysis,LDA)、人工神經網絡(Artificial Neural Network,ANN)和支持向量機(Support Vector Machine,SVM)三種分類器,得出采用時-空-頻域特征相結合的支持向量機分類器,當僅選擇5路原信號通道時,便能達到86.7%的識別率。
        【學位授予單位】:沈陽工業大學
        【學位級別】:碩士
        【學位授予年份】:2019
        【分類號】:TN911.7;R496

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