文献类型：期刊文章

作　　者：胡晓[1,2] 王志中[1] 任小梅[1] 颜志国[1] 王刚[1]

机构地区：[1]上海交通大学生物医学工程系 [2]广州大学信息与机电工程学院,广州510006

出　　处：《生物医学工程学杂志》

基　　金：国家973计划资助项目(2005CB724303)

年　　份：2006

卷　　号：23

期　　号：6

起止页码：1232-1236

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：表面肌电信号(SurfaceEMG,sEMG)是一种复杂的非线性非平稳信号。我们介绍了一种非线性尺度小波变换(Wavelettransformwithnonlinearscale,NWT)。由于NWT具有渐进缩短时间分辨率的特点,所以有利于从sEMG信号获得精确的时-频信息。首先,用NWT将sEMG信号(30组前臂内旋和30组外旋的sEMG信号)变换为强度分布(时频分布),然后,用由主成分分析获得的强度分布特征值构成特征向量,最后,用BP神经网络对两种信号模式的特征向量进行分类识别。结果表明与两种传统的时频分析方法相比,NWT能够获得较高的正确识别率,同时降低了神经网络计算的复杂度。

关 键 词：表面肌电信号 非线性尺度小波变换  时频分析 主成分分析 BP神经网络

分 类 号：R318.04[生物医学工程类]