專利名稱：一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及ー種表面肌電信號(hào)(SEMG)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，具體涉及四種手部動(dòng)作的前臂表面肌電信號(hào)的特征提取和模式識(shí)別，屬于信號(hào)處理和模式識(shí)別領(lǐng)域。
(ニ)
背景技術(shù)：
隨著肌電信號(hào)檢測(cè)、識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，肌電信號(hào)在假肢控制、肌肉疾病診斷、運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)等得到了廣泛的研究和應(yīng)用。表面肌電信號(hào)是人體淺層肌肉電信號(hào)和神經(jīng)干上電活動(dòng)的綜合效應(yīng)。相對(duì)于針形電極測(cè)量的肌電信號(hào)，表面肌電信號(hào)在測(cè)量上具有非侵入性、無創(chuàng)傷、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，因此成為人工假肢的理想控制信號(hào)。不同的肢體動(dòng)作具有不同的肌肉收縮模式，這些模式的差別反映在肌電信號(hào)特征的差異上，通過辨別出這些差異以區(qū)分不同的肌肉動(dòng)作，從而使假肢動(dòng)作更自然，控制更方便。但人體表面肌電信號(hào)是ー種低頻的微弱生物電信號(hào)，在本質(zhì)上是ー種具有非平穩(wěn)、非高斯特性的生理信號(hào)，必須通過合適的信號(hào)特征提取、模式識(shí)別分類方法來區(qū)分不同的肌肉動(dòng)作。因此肌電信號(hào)的動(dòng)作模式識(shí)別的研究對(duì)假肢控制技術(shù)的發(fā)展具有重要的意義。

發(fā)明內(nèi)容
I、目的有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供ー種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，它首先對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行特征提取、構(gòu)建多參數(shù)特征向量并進(jìn)行橫向歸ー化處理，在此基礎(chǔ)上用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別，在一定范圍內(nèi)，使識(shí)別率達(dá)到100%。2、技術(shù)方案為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣的本發(fā)明ー種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，該方法包括以下步驟步驟I.對(duì)采集到的不同動(dòng)作的表面肌電信號(hào)進(jìn)行分組；步驟2.對(duì)每組信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征參數(shù)提?。徊襟E3.對(duì)提取的時(shí)域特征參數(shù)構(gòu)建多參數(shù)的特征向量；步驟4.對(duì)不同動(dòng)作的相同參數(shù)做橫向比較并歸一化處理；步驟5.用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別；其中，步驟I所述的信號(hào)分組是根據(jù)閾值法確定起始點(diǎn)，根據(jù)動(dòng)作發(fā)生的時(shí)間確定采樣的點(diǎn)數(shù)及動(dòng)作的終止點(diǎn)。其中，步驟2所述的提取的時(shí)域特征參數(shù)為絕對(duì)值積分、方差和過零點(diǎn)數(shù)。三個(gè)時(shí)域特征參數(shù)的定義及提取如下(I)絕對(duì)值積分(IAV) 其計(jì)算式為
權(quán)利要求
1.一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，其特征在于該方法具體步驟如下 步驟I.對(duì)采集到的不同動(dòng)作的表面肌電信號(hào)進(jìn)行分組； 步驟2.對(duì)每組信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征參數(shù)提?。? 步驟3.對(duì)提取的時(shí)域特征參數(shù)構(gòu)建多參數(shù)的特征向量； 步驟4.對(duì)不同動(dòng)作的相同參數(shù)做橫向比較并歸一化處理； 步驟5.用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，其特征在于步驟I所述的對(duì)信號(hào)進(jìn)行分組是根據(jù)閾值法確定起始點(diǎn)，根據(jù)動(dòng)作發(fā)生的時(shí)間確定采樣的點(diǎn)數(shù)及動(dòng)作的終止點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，其特征在于步驟2中所述的提取的時(shí)域特征參數(shù)為絕對(duì)值積分、方差和過零點(diǎn)數(shù)，三個(gè)時(shí)域特征參數(shù)的定義及提取如下 (1)絕對(duì)值積分IAV 其計(jì)算式為琢=iw⑴ i=\ 其中，i為每組的采樣點(diǎn)數(shù)，Xi為表面肌電信號(hào)采樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)值； (2)過零點(diǎn)數(shù)ZC 過零點(diǎn)數(shù)即信號(hào)中波形穿越零電平的次數(shù)，用來描述波形在幅度上變化的劇烈程度，反映了信號(hào)的變化趨勢(shì)，將其作為肌電信號(hào)的一個(gè)特征，其計(jì)算公式如下 ZC = Y4^-XiXm)(2) i=\ fl if x>0,、 sgn(x) = ]( 3 ) [O otherwise 其中，Xi為表面肌電信號(hào)釆樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)值； (3)方差VAR 其計(jì)算方式為 FAR^^—T (X1-X)2(4) 它是信號(hào)功率的測(cè)量，其中x為信號(hào)的平均值，N為每組的采樣點(diǎn)數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，其特征在于步驟3所述的“對(duì)提取的時(shí)域特征參數(shù)構(gòu)建多參數(shù)的特征向量”是指每個(gè)動(dòng)作兩路信號(hào)共六個(gè)參數(shù)來構(gòu)建一個(gè)特征向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，其特征在于步驟4所述的對(duì)不同動(dòng)作的相同參數(shù)做橫向比較并歸一化處理，即為對(duì)同一個(gè)人的N種不同動(dòng)作的相同參數(shù)作橫向比較，進(jìn)行歸一化處理。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，其特征在于步驟5所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其算法的基本思想是梯度下降法；它采用梯度搜索技術(shù)，以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值與期望輸出值的誤差均方值為最小；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有自學(xué)習(xí)、自組織和并行處理特征，還具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力和聯(lián)想能力，故神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)具有模式識(shí)別的能力； 以平均值樣本為例，用于訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)包括輸入層神經(jīng)元、隱層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)兀;BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程如下正向傳播是輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱層傳向輸出層，若輸出層得到了期望的輸出，則學(xué)習(xí)算法結(jié)束；否則，轉(zhuǎn)至反向傳播； 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法如下 (1)前向傳播計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出； 隱層神經(jīng)元的輸入Xj為所有輸入的加權(quán)之和
全文摘要
本發(fā)明一種表面肌電信號(hào)的特征提取及動(dòng)作模式識(shí)別方法，它有五大步驟步驟1.對(duì)采集到的不同動(dòng)作的表面肌電信號(hào)進(jìn)行分組；步驟2.對(duì)每組信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征參數(shù)提??；步驟3.對(duì)提取的時(shí)域特征參數(shù)構(gòu)建多參數(shù)的特征向量；步驟4.對(duì)不同動(dòng)作的相同參數(shù)做橫向比較并歸一化處理；步驟5.用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。本發(fā)明首先對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行特征提取、構(gòu)建多參數(shù)特征向量并進(jìn)行橫向歸一化處理，在此基礎(chǔ)上用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別，在一定范圍內(nèi)，使識(shí)別率達(dá)到100％。它在信號(hào)處理和模式識(shí)別領(lǐng)域里具有實(shí)用價(jià)值和良好的應(yīng)用前景。
文檔編號(hào)A61F2/72GK102622605SQ20121003538
公開日2012年8月1日 申請(qǐng)日期2012年2月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月17日
發(fā)明者劉奕寧, 劉金琨, 陳彥橋 申請(qǐng)人:國(guó)電科學(xué)技術(shù)研究院