基于EEMD肌電信號的動作識別

基于EEMD肌電信號的動作識別標題：基于EEMD肌電信號的動作識別摘要：動作識別在人機交互、運動康復(fù)和虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。而肌電信號作為一種生物電信號，能夠準確反映肌肉的活動情況，因此在動作識別中具有重要的意義。本文針對肌電信號的非線性、非平穩(wěn)特點，提出了一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)的動作識別方法。通過對肌電信號進行EEMD分解，將信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)(IMF)，并提取各個IMF的時域和頻域特征。然后，將特征向量輸入到支持向量機(SupportVectorMachine,SVM)分類器中進行動作分類。實驗結(jié)果表明，所提出的方法在肌電信號的動作識別中能夠取得較好的性能。關(guān)鍵詞：動作識別；肌電信號；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；支持向量機；特征提取1.引言動作識別是研究人類行為和運動模式的重要領(lǐng)域，對于改善人機交互、康復(fù)輔助和虛擬現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義。尤其是在康復(fù)輔助領(lǐng)域，動作識別可以幫助康復(fù)患者更好地進行運動恢復(fù)和康復(fù)治療。而肌電信號作為一種反映肌肉活動的生物信號，具有高時域分辨率和較好的準確性，因此在動作識別中得到了廣泛關(guān)注。2.肌電信號的特點肌電信號是在肌肉活動過程中產(chǎn)生的電信號，具有以下特點：非線性、非平穩(wěn)和非高斯性。這些特點給動作識別帶來了很大的挑戰(zhàn)。因此，如何有效地提取和利用肌電信號的特征成為動作識別研究的重要問題。3.經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)是一種基于自適應(yīng)的信號分解方法，可以將非線性和非平穩(wěn)信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)(IMF)。EEMD方法通過多次添加白噪聲并進行信號分解，提高了分解的穩(wěn)定性和可靠性。在本文中，我們將肌電信號應(yīng)用于EEMD方法，將信號分解為多個IMF。4.特征提取對于每個IMF，我們提取了時域和頻域特征作為動作識別的輸入。時域特征包括均值、方差、峰值和波形長度等；頻域特征包括能量、頻率峰值和頻帶特征等。這些特征能夠很好地描述肌電信號的時域和頻域特性。5.動作識別算法將提取的特征向量輸入到支持向量機(SVM)分類器中進行動作識別。SVM是一種基于統(tǒng)計學習理論的分類方法，能夠通過建立合適的超平面將不同類別的樣本分開。在本文中，我們采用了常用的徑向基函數(shù)(RBF)作為SVM的核函數(shù)。6.實驗結(jié)果與討論為了驗證所提出方法的性能，我們采集了多個志愿者的肌電信號數(shù)據(jù)進行實驗。實驗結(jié)果表明，所提出的基于EEMD的動作識別方法在肌電信號的動作分類中能夠取得較好的準確率和魯棒性。7.結(jié)論與展望本文提出了一種基于EEMD肌電信號的動作識別方法，并通過實驗證明了其有效性和可行性。未來的工作可以進一步優(yōu)化特征提取方法，探索更多的分類器及優(yōu)化算法，以提高動作識別的準確性和實時性。參考文獻：[1]Huang,N.E.,Shen,Z.,&Wu,M.L.(2016).Areviewofempiricalmodedecompositionanditsapplicationstononlineartimeseriesanalysis.SignalProcessing,157,48-67.[2]Li,X.,Li,X.,Zhang,W.,&Zhang,Y.(2018).Musclestiffeninginducedbyco-contraction:amodelingstudy.BiomechanicsandModelinginMechanobiology,17(2),349-361.[3]Phinyomark,A.,&Low,I.M.(2013).EMGpatternrecognitionintwo-partsEMGfrommaximumvoluntarycontractionbasedonmultifractaldetrendedfluctuationanalysis.M