文献类型：期刊文章

作　　者：谢小雨[1] 刘喆颉[1,2]

机构地区：[1]太原理工大学物理与光电工程学院,太原030024 [2]新加坡国立大学电气与计算机工程系,新加坡117583

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.61274089)

年　　份：2018

卷　　号：54

期　　号：5

起止页码：132-137

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高肌电信号手势识别算法的准确度,增强实时性,提出了一种基于动态时间规整(DTW)算法的手势识别方法,该方法利用肌电信号(EMG)对个体间的手势进行识别。首先,采用滑动平均能量的方法对原始的EMG信号进行数据分割,探测有效动作;其次,对于分割的数据段使用平均绝对值(MAV)来提取信号特征;最后,用DTW算法将8维的EMG信号融合并计算测试样本和模版的相似度,其中采用了DTW算法寻找规整路径的方法进行了模板制作,实现了个体间的手势识别。实验结果表明,使用DTW算法对肌电信号进行手势识别,其动作识别的准确率达到96.09%,该方法计算速度快,实时性强。

关 键 词：人机交互 Myo传感器  EMG信号  动态时间规整(DTW)算法  手势识别 模板制作  

分 类 号：TP391.4]