论文研究基于小波包的表面肌电信号特征表示与识别.pdf

为提高智能轮椅人机接口中表面肌电信号的正确识别率和识别效率，主要研究了基于小波包多尺度分解的特征表示及识别。把采集的表面肌电信号在指定尺度及核函数的同一组正交小波包基下进行分解，用小波包多尺度分解的系数构造表面肌电信号的特征基向量。考虑到多通道表面肌电信号可能存在特征信息冗余，为消除这些冗余信息，对多通道表面肌电信号的特征空间通过正交规范化进行重构，并且用重构特征向量的对偶坐标向量作为表面肌电信号的最终特征表示。用非线性自回归神经网络实现了双通道表面肌电信号四种不同动作模式的分类。实验结果表明，小波包多尺度分解系数的重构对偶坐标向量不仅可作为表面肌电信号的特征表示，并能有效简化分类器的结构。