[发明专利]人体表面肌电信号消噪、特征提取和模式识别方法

摘要

本发明公开了一种人体表面肌电信号消噪、特征提取和模式识别方法，包括对人体表面肌电信号进行最优小波包结点消噪；对消噪后的人体表面肌电信号进行小波分解，提取各级小波高频系数的绝对值最大值作为特征向量；将提取出的特征向量输入反向传播网络进行训练和模式识别。本发明提出的最优小波包叶子结点消噪方法可以有效去除肌电信号中携带的噪声，保留有用信息；小波高频系数的最大绝对值能够很好的反映人体表面肌电信号的特征，相比已有特征值方法具有明显的优势，通过搜索反向传播网络的最优隐含神经元和训练误差，得到相对较高的识别效果。

主权项

一种人体表面肌电信号消噪、特征提取和模式识别方法，包括如下步骤：(1)对待识别的动作对应采集多组肌电信号后，在所述多组肌电信号中选择训练数据肌电信号和测试数据肌电信号；(2)对每个训练数据肌电信号，对其最优小波包树的各个终结点分别采用与该终节点系数对应的小波阀值进行消噪，根据消噪后的最优小波包树重构训练数据肌电信号；(3)选取小波基函数和小波分解级数，对每个重构的训练数据肌电信号进行小波分解；(4)提取每个小波分解后的训练数据肌电信号中的各级小波高频系数，将各级小波高频系数的最大绝对值作为训练数据肌电信号的特征值，所有训练数据肌电信号的特征值构成训练数据肌电信号的特征值向量；(5)对每个测试数据肌电信号，将其与每个训练数据肌电信号相同处理方式进行消噪、重构、小波分解和提取特征值，获取测试数据肌电信号的特征值，所有测试数据肌电信号的特征值构成测试数据肌电信号的特征值向量；(6)将训练数据肌电信号的特征值向量和测试数据肌电信号的特征值向量输入反向传播神经网络进行模式识别。