基于表面EMG功率谱和BP网络的多运动模式识别

结合功率谱比值法和BP神经网络提出一种基于表面肌电信号(EMG)的多运动模式识别算法.该算法首先根据表面肌电信号功率谱的特点,提出一种有效的特征提取算法——功率谱比值法;然后将功率谱比值特征作为BP神经网络的输入向量,实现对伸腕、屈腕、张开、合拢四种动作模式的识别,该识别结果可为肌电假手的多种运动模式提供仿生控制的信号源.实验结果表明,该方法对同一健康受试者四种运动模式的识别成功率平均达到95%,而对不同的健康受试者的识别成功率平均达到85%.