文献类型：期刊文章

作　　者：徐国庆[1] 吴云韬[1]

机构地区：[1]武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室,湖北武汉430205

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：湖北省自然科学基金项目(2014CFB786);湖北省高等学校青年教师深入企业行动计划基金项目(XD2014146);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划基金项目(T201206);武汉工程大学科学研究基金项目

年　　份：2015

卷　　号：36

期　　号：12

起止页码：3344-3348

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对上肢截肢患者的康复训练,结合上肢残肢肌电信号,获取并识别截肢上肢动作。从上肢表面肌电信号中提取短时能量和短时过零率特征,实现对动作段的分割,构建特征向量,使用SVM分类器对多样本数据进行统计分类,生成最优分类面。实验中,针对伸屈腕动作信号中的连续动作段,该方法总体识别率为99.1%,实验结果表明,肌电信号的短时特征基于时域累积,可以对上肢肌电信号动作进行鲁棒识别,是截肢上肢康复训练系统的有效方法。

关 键 词：人机交互 上肢截肢  肌电信号 支持向量机 虚拟现实 动作识别  

分 类 号：TP391.4]