基于双谱分析的表面肌电信号模式识别

Pattern recognition of sEMG based on bispectrum analysis

本文提出一种新的用于表面肌电信号分类的方法。这种方法将双谱分析技术应用于表面肌电信号分类来对六种简单的动作进行分类,包括内翻,外翻,握拳,展拳,上切和下切六种动作模式的识别。在以往的表面肌电信号分类中,人们都假设信号满足高斯分布和线性,并且为平稳信号。但是实际的表面肌电信号往往不能满足上面的假设,根据前人对表面肌电信号的研究我们知道,当肌肉收缩低于最大自发收缩的25%时,表面肌电信号所表现的非高斯性是显著的。因此为了获得更多的表面肌电信号的信息和获取更好的表面肌电信号分类的识别率,我们利用双谱分析和主元分析相结合方法对肌电信号进行了分类研究。