基于SVM的下肢运动表面肌电信号的特征提取与辨识分析

为了对蹲、站、行走支撑与行走摆动四类人体典型运动行为进行有效的分类辨识,三位健康且未经过专业训练的受试者被邀请参加运动实验,实验对人体下肢股内侧肌的表面肌电信号(Electromyography,EMG)进行实时采集和记录。通过时域、频域、时频域方法,对特征值进行提取,发现下肢股内侧肌的表面肌电信号在下蹲、起立、行走支撑期和行走摆动期四类运动方式下的动态特征具有明显的差异性。基于上述结论,介绍了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的误识别样本二次分类方法,对上述典型运动类型进行了辨识分析。与传统单次样本识别结果相比,本文所发展的基于SVM特征值分析的误识别样本二次分类方法能较好地提高识别效果,样本辨识结果显示时域和时频域的识别效果最好,时频域方法抗外界干扰能力较好。