[发明专利]一种肌电手势识别方法和系统

摘要

本发明涉及一种肌电手势识别方法和系统，该方法由三个步骤组成：特征集构建，利用肌电臂环获取用户肌电手势数据，经过卡尔曼滤波、矩形滑动窗口机制分割和经验模态分解等预处理操作之后，提取该肌电手势数据的时域、频域特征构建特征集；基于标准空间的特征表示，将特征集输入位置预测模型，预测当前肌电臂环佩戴位置，根据位置预测结果将原始特征转化为标准空间的特征表示；手势识别，根据标准空间的特征，构建手势识别模型，识别用户手势。本发明提出的方法能够解决手势识别过程中，因肌电臂环佩戴位置变化造成的识别精度降低的问题，具有识别精度高等方面的优势。

主权项

一种肌电手势识别方法，其特征在于包括：步骤1、采集手势的肌电信号，对该手势肌电信号进行数据分割并分解为本征模函数分量；对该手势肌电信号和该本征模函数分量提取细粒度特征，将该细粒度特征按手势特征构建手势特征集；使用该手势特征集对肌电臂环上的佩戴位置预测模型进行训练；步骤2、使用该手势特征集通过肌电臂环上的佩戴位置预测模型进行肌电臂环位置预测，得到该手势肌电臂环位置预测结果；根据该预测结果，将该手势特征集进行以标准空间表示的变换，生成标准空间表示的手势特征集；将该标准空间表示的手势特征集建立手势识别模型，并采用随机森林算法对该手势识别模型进行训练；步骤3、采集当前时刻肌电信号，经数据分割、分解、细粒度特征提取后，构建当前时刻肌电信号的特征集，对该特征集进行以标准空间表示的变换，生成当前时刻标准空间表示的特征集，将该当前时刻标准空间表示的特征集通过手势识别模型得到当前时刻手势识别结果。