【摘 要】
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为了提高动作表面肌电信号的识别率,提出一种将最大李雅普诺夫指数和多尺度分析结合的方法。从非线性和非平稳的角度出发,引入多尺度最大李雅普诺夫指数特征,并应用到人体前
【基金项目】
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国家自然科学基金（10872125）, 机械系统与振动国家重点实验室基金（MSV-MS-2010-08）, 教育部留学回国人员科研启动基金, 高等学校学科创新引智计划（B06012）
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为了提高动作表面肌电信号的识别率,提出一种将最大李雅普诺夫指数和多尺度分析结合的方法。从非线性和非平稳的角度出发,引入多尺度最大李雅普诺夫指数特征,并应用到人体前臂6类动作表面肌电信号的模式识别中。首先利用希尔伯特-黄变换,对原始信号进行经验模态分解,即多尺度分解;然后利用非线性时间序列分析方法,计算多尺度最大李雅普诺夫指数;最后将多尺度最大李雅普诺夫指数作为特征向量,输入支持向量机进行识别。平均识别率达到97.5%,比利用原始信号的最大李雅普诺夫指数进行识别时提高了3.9%。结果表明,利用多尺度最大李雅
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