肌电信号多通道相关性特征手势识别方法

多通道表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)传统手势识别方法,主要提取各个通道时域、频域和时频域特征作为分类器的输入,鲜有考虑通道间的相关性,在提升识别精度上遇到瓶颈。为了充分利用sEMG多通道信息以提高手势识别精度,提出一种以多通道相关性为特征的肌电手势识别方法。该方法计算多通道间一致性相关系数,作为多通道sEMG线性相关特征参数,同时获取多通道间的互信息,作为多通道sEMG非线性相关特征参数。实际运用中精确估计联合概率密度函数往往十分困难,根据互信息与copula熵关系,将互信息估计转化为copula熵的估计,通过经验分布函数进行概率积分变换,采用非参数估计方法估计copula熵,从而避免联合概率密度函数的估计。利用两种相关性特征参数构建多通道相关性特征进行对比实验,基于stacking模型使用多通道相关性特征与4种常用时域特征进行识别并对比结果,其次基于多通道相关性特征使用stacking模型与5种常用分类器进行对比识别,实验结果表明所提的多通道相关性特征能有效区分手势动作,在采集的健康受试者手势数据集上平均识别准确率达到94%。