基于DTW算法的肌电信号手势识别方法研究

基于DTW算法的肌电信号手势识别方法 在人机交互中，手势识别是一项关键技术。手势识别可以分为两大类：基于视觉的手势识别和基于传感器的手势识别。基于视觉的手势识别精度受到限制，基于传感器的手势识别逐渐普遍，例如使用kinect获取深度图像和骨骼信息来识别手势。但是，kinect仍然会受到遮挡环境的影响。近年来，基于肌电信号的手势识别技术逐渐兴起。肌电信号是一种生物电信号，能够反映肌肉表层的活动状态。由于肌电信号的信息容量大，可以对大量的手势进行识别判断，而且肌电信号受环境因素影响小，实时性强。 本文提出了一种基于DTW算法的手势识别方法。该方法首先采用滑动平均能量的方法对原始的EMG信号进行数据分割，探测有效动作；其次，对于分割的数据段使用平均绝对值（MAV）来提取信号特征；最后，用DTW算法将8维的EMG信号融合并计算测试样本和模版的相似度。在DTW算法中，采用了寻找规整路径的方法进行了模板制作，实现了个体间的手势识别。 实验结果表明，使用DTW算法对肌电信号进行手势识别，其动作识别的准确率达到96.09%，该方法计算速度快，实时性强。该方法可以广泛应用于游戏、医用手术室等领域。 DTW算法是一种经典的时序Alignment算法，广泛应用于音频、视频、图像等领域。该算法可以对不同的时序信号进行对齐，计算两个时序信号之间的相似度。DTW算法的优点是可以对信号的时域和频域特征进行同时分析，可以对信号的非线性特征进行识别。 在基于DTW算法的肌电信号手势识别方法中，DTW算法用于计算测试样本和模版之间的相似度。该算法可以对8维的EMG信号进行融合，计算测试样本和模版之间的相似度，实现了个体间的手势识别。 本文提出了一种基于DTW算法的手势识别方法，该方法可以对肌电信号进行手势识别，计算速度快，实时性强。该方法可以广泛应用于游戏、医用手术室等领域。