改进小波包与样本熵结合的sEMG特征提取研究

"基于改进小波包与样本熵的表面肌电信号特征提取" 本文主要探讨了如何有效地提取表面肌电信号（sEMG）的特征，以提高智能系统的性能和稳定性。sEMG是用于研究肌肉活动的一种生物信号，广泛应用于生物医学工程和康复医学等领域。传统的sEMG特征提取方法在小波包分解后可能存在子空间维数过大导致信息弱化和相邻子空间间信息冗余的问题。 作者提出了一种结合改进小波包分解和样本熵的特征提取新方法。小波包分解是一种多分辨率分析工具，能够将信号分解到不同频率子空间，但其原始形式可能导致高频子空间的特征信息丢失和低频子空间的信息冗余。为了解决这些问题，文章中引入了改进的小波包分解技术，该技术旨在优化子空间的划分，减少信息的损失和冗余。 在改进的小波包分解后，研究者选择了四个低频子空间，并利用样本熵作为特征参数。样本熵是一种衡量信号复杂性和不规则性的指标，适用于评估sEMG信号的随机性和非线性特性。通过计算这些子空间中的样本熵，可以更精确地捕捉sEMG信号的动态变化，从而提取出更有代表性的特征。 实验是在智能轮椅系统上进行的，该系统利用sEMG信号控制轮椅的运动。实验结果表明，采用这种基于改进小波包和样本熵的特征提取方法的轮椅系统，不仅提高了指令识别的正确率，而且增强了系统的稳定性。这表明该方法对于sEMG信号的处理和解析具有显著优势，为未来的sEMG应用提供了有力的技术支持。 关键词涉及的领域包括肌电信号处理、小波理论、小波包分析、样本熵计算以及特征提取技术。文章的发表不仅展示了科研团队在生物信号处理领域的创新成果，也为相关领域的研究者提供了有价值的参考和启示。 这项研究为sEMG信号的特征提取提供了一个新的视角，通过结合改进的小波包和样本熵，能够更有效地挖掘信号的潜在信息，这对于未来开发更智能、更精准的生物信号控制系统具有重要意义。