【摘 要】
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表面肌电信号（sEMG，surface electromyography）作为人体运动检测的主要信息源之一，已被广泛应用于康复训练福祉机器人领域。针对人体下肢动作识别的问题，提出了一种针对表面肌电信
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,特殊环境机器人技术四川省重点实验室,日产汽车技术中心第一电子技术开发部,重庆大学自动化学院
【基金项目】
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特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金项目(15kftk03);西南科技大学校级创新基金资助项目(CX16-076);西南科技大学校内基金项目(14zx1107,14zx7124)~~
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表面肌电信号（sEMG，surface electromyography）作为人体运动检测的主要信息源之一，已被广泛应用于康复训练福祉机器人领域。针对人体下肢动作识别的问题，提出了一种针对表面肌电信号进行小波变换的特征提取方法。在肌电信号的频域分布中，该方法选取小波子空间中活动段的平均功率组成特征向量。为验证所提出方法的有效性，设计实现了一种微型便携式多通道sEMG信号采集系统，并利用支持向量机（SVM，support vectormachine）构建分类器对腿部动作进行识别。实验结果表明：该方法能有效识
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