【摘 要】
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为了实现基于表面肌电信号(sEMG)的跌倒模式识别,提出了一种基于经验模态分解(EMD)排列组合熵和聚类分析的表面肌电信号跌倒识别方法,用于跌倒检测.该方法对动作持续阶段的信
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60903084,61172134,61201300);浙江省自然科学基金资助项目(LY13F030017,Y1111189)
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为了实现基于表面肌电信号(sEMG)的跌倒模式识别,提出了一种基于经验模态分解(EMD)排列组合熵和聚类分析的表面肌电信号跌倒识别方法,用于跌倒检测.该方法对动作持续阶段的信号首先进行经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(IMF),再依据频率有效度选取若干个包含肌电信号有效信息的IMF分量求和后,计算其排列组合熵.以胫骨前肌和股直肌两路肌电信号对应的EMD排列组合熵组成的特征向量输入主轴核聚类分类器进行模式识别.对向前跌倒、蹲下、站起和平地行走四种动作进行识别实验,平均识别率达83.75%,该方法能减少计算复杂度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力.
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