小波包核主元分析与SVM结合的SEMG动作识别技术

"基于WPKPCA和SVM的SEMG动作识别方法" 本文介绍了一种结合小波包核主元分析（WPKPCA）和支持向量机（SVM）的动作识别技术，专门针对表面肌电信号（SEMG）的特征提取和人体上肢运动模式识别。在该方法中，首先利用虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌的SEMG信号，然后通过小波包核主元分析进行特征提取，最后运用支持向量机对提取的特征进行分类识别。 1. SEMG信号采集系统 SEMG信号采集系统是整个研究的基础，它包括电极、仪表放大电路、带通滤波电路、DAQ板卡和LabVIEW软件构建的计算机系统。这一系统设计考虑了高输入阻抗和高共模抑制比，确保了信号的有效提取。采集到的信号经过2000Hz的采样频率记录，如图2所示，展示了握拳动作时的SEMG信号。 2. 小波包分析 小波包分析是对小波分析的扩展，它在不同层次上细化频率带，以适应信号的不同频谱特性，提高时-频分辨率。通过对信号进行多层次分解，可以选择与信号特征匹配的频带，从而更精确地分析信号。 3. 核主元分析 核主元分析（KPCA）是一种统计方法，用于数据压缩和降维，特别适用于处理非线性数据。KPCA通过将数据映射到高维空间并计算核空间下的协方差矩阵，找到主要的特征向量，保持关键的非线性信息，同时减少计算复杂度。在应用到SEMG数据时，KPCA可以提取出最具代表性的特征，以减少后续分类任务的维度。 4. SVM分类识别 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，尤其适用于小样本分类。在这个研究中，SVM用于对经过WPKPCA处理的SEMG特征数据进行分类，识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻四种动作。实验结果显示，该方法的动作识别率达到了98%，证明了其在SEMG动作识别中的高效性能。 总结来说，这种基于WPKPCA和SVM的SEMG动作识别方法通过高效的特征提取和准确的分类，成功地提高了动作识别的准确性，对于生物医学工程、康复医学和人机交互等领域具有重要的应用价值。这种方法的成功实施依赖于精确的信号采集、有效的特征提取手段以及强大的分类算法，这为未来开发更先进的运动识别系统提供了新的思路和可能。