[发明专利]基于SEMG的人手手内动作识别方法在审
| 申请号： | 201910830972.6 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110604578A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 薛亚许;杜豪杰;李阔湖;代克杰;李鹏飞;杨光 | 申请（专利权）人： | 平顶山学院 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11;A61B5/0488;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 宋秀珍;翟小梅 |
| 地址： | 467000 河南省*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 提供一种基于SEMG的人手手内动作识别方法，结合人手操作的常用动作，通过SEMG获取每一种动作的肌电信号，采用经验模态分解(EMD)算法对原始肌电信号进行预处理，采用最大Lyapunov指数(MLE)法对经过降噪处理后的肌电信号进行特征提取，最后将获得的非线性MLE特征通过随机森林(RF)算法进行分类，本发明使用EMD+MLE+RF进行SEMG信号处理和分类的非线性时序分析方法，通过数据分析和比较的实验结果表明，本发明可以有效的识别10种不同的人手手内动作，准确率高达91.67％。 | ||
| 搜索关键词： | 肌电信号 算法 最大Lyapunov指数 人手 预处理 经验模态分解 动作识别 降噪处理 人手操作 时序分析 数据分析 随机森林 特征提取 信号处理 分类 准确率 | ||
【主权项】：
1.基于SEMG的人手手内动作识别方法，其特征在于：包括以下步骤；/n1)自定义人手动作：结合人手操作的常用动作，设计多种人手动作；/n2)数据采集：通过SEMG采集装置采集获取每一种人手动作的原始肌电信号，并将多通道的原始肌电信号通过无线传输至上位机；/n3)数据预处理：采用经验模态分解(EMD)算法对SEMG采集系统采集的原始肌电信号进行降噪处理；/n4)特征提取：采用最大Lyapunov指数(MLE)算法对经过降噪处理后的肌电信号进行特征提取，从而获得用于人手动作分类的特征集；/n5)识别算法：采用随机森林算法(RF)对获得的特征集进行动作分类。/n
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