前臂肌音信号识别手部动作:95%以上识别率的新方法
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更新于2024-08-12
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"基于肌音信号的四种手部动作模式的识别方法 (2011年) - 华东理工大学学报(自然科学版),曹炜,夏春明,曾勇,曹恒"
这篇论文主要探讨了如何利用肌音信号(MMG)识别四种不同的手部动作模式,包括手掌握紧、手掌张开、腕部弯曲和腕部伸直。肌音信号是肌肉收缩时产生的2至100 Hz的低频声波,近年来已经成为生理信号源的一种,尤其在假肢手控制领域的研究中展现出潜力。
论文采用了主成分分析法(PCA)来处理多通道采集的前臂肌音信号。PCA是一种统计方法,用于减少数据集的维度,同时保持数据集中的大部分信息。在这种情况下,PCA被用来降低18个时域和频域特征的特征空间的复杂性,这些特征是从肌音信号中提取的。通过这种方式,可以更有效地捕捉到与不同手部动作相关的模式。
接下来,论文使用线性分类器对手部动作模式进行判别。线性分类器是一种简单的机器学习模型,能够根据输入数据的线性组合进行分类。在本研究中,它被训练来区分四种手部动作,以实现高识别率。
实验证实了该方法的有效性。研究者对32名受试者的前臂肌音信号进行了采集和分析,研究了通道数量的确定以及采集位置的敏感性。结果显示,该方法可以达到95%以上的识别率。在1到4个通道的采集点分布于前臂的4块肌肉上时,采用3个通道的综合性能最优,而增加到4个通道并未显著提高识别效果。此外,4块肌肉的采集位置选择对识别效果的影响不大。
这项研究为肌电控制假肢手提供了新的思路,特别是在减少传感器数量的同时保持高识别精度。这有助于减轻穿戴设备的复杂性和成本,提高用户的舒适度和使用体验。通过肌音信号的识别技术,未来可能进一步开发出更加智能化和用户友好的假肢系统,服务于肢体残疾人士,提升他们的生活质量。
2021-05-17 上传
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