【摘 要】
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为了实现利用肌电信号识别的智能轮椅系统控制,提出一种基于空域相关滤波的小波熵和近似熵特征提取与分类方法.通过分布在人体肩颈部的电极采集动作并产生多通道表面肌电信号
【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
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为了实现利用肌电信号识别的智能轮椅系统控制,提出一种基于空域相关滤波的小波熵和近似熵特征提取与分类方法.通过分布在人体肩颈部的电极采集动作并产生多通道表面肌电信号,采用阈值比较与移动平均的数据分段方法确定活动段的起点和终点,在小波变换尺度间相关滤波的基础上提取活动段数据的小波熵和近似熵特征,设计具有二叉树结构的孪生支持向量机多类分类器,以完成5种动作模式的识别,并在预设的实验轨迹上对智能轮椅进行测试.结果表明,所提出的方法在人体头部左、右转以及双肩上提和左、右肩上提等动作模式下对肌电信号的识别率均达到88
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