[发明专利]基于小波加权排列熵的肌电信号识别方法

摘要

本发明涉及一种基于小波加权排列熵的肌电信号识别方法。首先，从人体上肢的相关肌肉组上采集表面肌电信号，运用能量阈值确定表面肌电信号的动作信号段，利用小波变换对动作信号段的表面肌电信号进行四层分解得到各频率段小波子带，并对各小波子带求取加权排列熵。然后对所求得的加权排列熵进行组合，选取最佳的小波子带特征组合作为组合特征集。最后将各小波子带的组合特征集作为特征向量输入到支持向量机分类器，实现肌电信号的手部多运动模式识别。实验结果表明，该方法用于手部多动作识别获得了较高的分类精度，具有更好的识别效果。该方法可以有效地应用于复杂日常手部运动的模式识别，有助于提高肌电假手的灵活性，使其更好地用于生活。

主权项

1.基于小波加权排列熵的肌电信号识别方法，其特征在于该方法包括如下步骤：/n步骤(1).获取人体上肢肌电信号的样本数据；首先通过肌电信号采集仪采集人体上肢相关肌肉的肌电信号，并运用能量阈值法确定动作开始点，获得肌电信号的动作信号；/n步骤(2).将步骤(1)获取的肌电信号的动作信号进行小波分解得到各频率信号小波子带，并对各小波子带求取加权排列熵；/n步骤(3).对步骤(2)所求得的各小波子带的加权排列熵进行组合，选取最佳的小波子带特征组合作为一组组合特征集；/n步骤(4).将步骤(3)选得的组合特征集作为特征向量输入支持向量机分类器进行模式分类，获得日常手部动作的分类识别结果。/n