文献类型：期刊文章

作　　者：张毅[1] 连奥奇[1] 罗元[2]

机构地区：[1]重庆邮电大学自动化学院,重庆400065 [2]重庆邮电大学光电工程学院,重庆400065

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：科技部国际合作项目(编号:2010DFA12160)资助项目;重庆市科技攻关项目(编号:CSTC2010AA2055)资助项目

年　　份：2011

卷　　号：25

期　　号：9

起止页码：770-774

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：当前表面肌电信号(SEMG)已经被广泛地应用到智能康复设备当中,然而在智能轮椅中的应用还处于起步阶段。为了实现SEMG在智能轮椅中的应用,提出了一种将小波变换和AR建模相结合的前额表面肌电信号分析方法。首先将采集得到的肌电信号进行预处理,获得有效数据段;然后,对信号进行小波分析,并将所得到的小波系数进行AR建模;最后,将得到的特征向量作为RBF神经网络的输入,对闭左眼、闭右眼、闭双眼和收下颚等4种动作进行运动模式分类。实验表明,这种信号分析方法兼具小波分析与AR建模的优点,取得了比较理想的识别效果。

关 键 词：表面肌电信号 小波变换 AR模型 RBF神经网络

分 类 号：TN911.7]