基于肌電信號(hào)的多模式人機(jī)接口研究.pdf

1、表面肌電信號(hào)記錄了在肌肉自主收縮時(shí)由肌肉纖維產(chǎn)生的電生理活動(dòng)。它作為生物/機(jī)械人機(jī)接口的一種重要輸入信號(hào)在電動(dòng)假肢手控制中得到了廣泛地應(yīng)用，該方法也被稱作肌電控制。肌電人機(jī)接口的主要功能是識(shí)別肌電信號(hào)的動(dòng)作模式，從而為肌電控制提供準(zhǔn)確的動(dòng)作指令。為能控制多自由度靈巧假肢手，人機(jī)接口系統(tǒng)需要從肌電信號(hào)中解碼出多種手部和腕部動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的肌電模式，并保證其具有足夠的分類精度。本文將側(cè)重研究肌電特征提取和分類算法。主要的工作如下：
　　為

2、了從肌電信號(hào)中提取高階統(tǒng)計(jì)信息，本文采用雙譜變換來分析信號(hào)，并使用雙譜積分方法和Fisher線性判別投影方法提取雙譜矩陣中的特征量。在實(shí)驗(yàn)中，我們采用Davies-Bouldlin系數(shù)和各種不同分類器來分析肌電高階信息對(duì)動(dòng)作分類效果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明雙譜特征在類-類分離性和動(dòng)作識(shí)別率上要好于其它一階或二階肌電特征。
　　本文使用肌電信號(hào)的頻率信息來進(jìn)行動(dòng)作分類，提出一種從傅里葉系數(shù)中導(dǎo)出倒譜系數(shù)的特征提取方法，其計(jì)算主要采用快速

3、傅里葉變換和離散余弦變換實(shí)現(xiàn)?；贔isher比例系數(shù)的特征選擇用來從倒譜系數(shù)中獲取具有最佳區(qū)分度的肌電特征。另外，我們還提出了一種特征層次的后處理方法來進(jìn)一步增強(qiáng)肌電特征區(qū)分性。實(shí)驗(yàn)說明倒譜特征不僅具有較高的動(dòng)作識(shí)別率而且運(yùn)算速度也比較快。
　　針對(duì)在動(dòng)作開始階段的爆發(fā)態(tài)肌電信號(hào)具有較強(qiáng)的非平穩(wěn)特性的特點(diǎn)，本文提出一種結(jié)合復(fù)指數(shù)局部基函數(shù)（SLEX）和局部區(qū)分度最優(yōu)基算法的肌電信號(hào)處理方法。該算法將肌電信號(hào)分割成具有局部定位性的

4、時(shí)間塊，以提取其中的時(shí)變特征并進(jìn)一步提高動(dòng)作識(shí)別率。
　　為讓分類器適應(yīng)肌電信號(hào)具有的時(shí)變特性，本文將研究一種自增強(qiáng)分類方法。該方法在靜態(tài)分類器中加入了一個(gè)自適應(yīng)算法，能在測(cè)試階段對(duì)分類器參數(shù)進(jìn)行更新，從而進(jìn)一步提高分類器性能。本文提出的自增強(qiáng)方法的主要優(yōu)點(diǎn)是通過使用參數(shù)更新算法讓分類器具有自適應(yīng)演化能力，從而增強(qiáng)人機(jī)接口的自適應(yīng)性。
　　本文的主旨是通過理論與實(shí)踐相結(jié)合的分析比較，設(shè)計(jì)適合在肌電信號(hào)分類中使用的肌電特征和分