基于EEMD肌電信號(hào)的動(dòng)作識(shí)別

基于EEMD肌電信號(hào)的動(dòng)作識(shí)別標(biāo)題：基于EEMD肌電信號(hào)的動(dòng)作識(shí)別摘要：動(dòng)作識(shí)別在人機(jī)交互、運(yùn)動(dòng)康復(fù)和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。而肌電信號(hào)作為一種生物電信號(hào)，能夠準(zhǔn)確反映肌肉的活動(dòng)情況，因此在動(dòng)作識(shí)別中具有重要的意義。本文針對(duì)肌電信號(hào)的非線性、非平穩(wěn)特點(diǎn)，提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)的動(dòng)作識(shí)別方法。通過(guò)對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行EEMD分解，將信號(hào)分解為多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF)，并提取各個(gè)IMF的時(shí)域和頻域特征。然后，將特征向量輸入到支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,SVM)分類器中進(jìn)行動(dòng)作分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在肌電信號(hào)的動(dòng)作識(shí)別中能夠取得較好的性能。關(guān)鍵詞：動(dòng)作識(shí)別；肌電信號(hào)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；支持向量機(jī)；特征提取1.引言動(dòng)作識(shí)別是研究人類行為和運(yùn)動(dòng)模式的重要領(lǐng)域，對(duì)于改善人機(jī)交互、康復(fù)輔助和虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義。尤其是在康復(fù)輔助領(lǐng)域，動(dòng)作識(shí)別可以幫助康復(fù)患者更好地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)恢復(fù)和康復(fù)治療。而肌電信號(hào)作為一種反映肌肉活動(dòng)的生物信號(hào)，具有高時(shí)域分辨率和較好的準(zhǔn)確性，因此在動(dòng)作識(shí)別中得到了廣泛關(guān)注。2.肌電信號(hào)的特點(diǎn)肌電信號(hào)是在肌肉活動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的電信號(hào)，具有以下特點(diǎn)：非線性、非平穩(wěn)和非高斯性。這些特點(diǎn)給動(dòng)作識(shí)別帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。因此，如何有效地提取和利用肌電信號(hào)的特征成為動(dòng)作識(shí)別研究的重要問(wèn)題。3.經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)是一種基于自適應(yīng)的信號(hào)分解方法，可以將非線性和非平穩(wěn)信號(hào)分解為多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF)。EEMD方法通過(guò)多次添加白噪聲并進(jìn)行信號(hào)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(hào)應(yīng)用于EEMD方法，將信號(hào)分解為多個(gè)IMF。4.特征提取對(duì)于每個(gè)IMF，我們提取了時(shí)域和頻域特征作為動(dòng)作識(shí)別的輸入。時(shí)域特征包括均值、方差、峰值和波形長(zhǎng)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(hào)的時(shí)域和頻域特性。5.動(dòng)作識(shí)別算法將提取的特征向量輸入到支持向量機(jī)(SVM)分類器中進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類方法，能夠通過(guò)建立合適的超平面將不同類別的樣本分開(kāi)。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(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論為了驗(yàn)證所提出方法的性能，我們采集了多個(gè)志愿者的肌電信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的基于EEMD的動(dòng)作識(shí)別方法在肌電信號(hào)的動(dòng)作分類中能夠取得較好的準(zhǔn)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(hào)的動(dòng)作識(shí)別方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性和可行性。未來(lái)的工作可以進(jìn)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(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。參考文獻(xiàn)：[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