基于下肢表面肌电信号的动作模式识别研究

摘要

基于肌电信号模式识别方法,首先将采集的踝关节外展、内收,膝关节外伸、内屈4种动作的表面肌电信号经过去噪等预处理,接着分别提取4种动作表面肌电信号的积分肌电值和均方根值作为特征向量,最后利用这些特征向量进行模式识别。本文分别利用BP神经网络和极限学习机(ELM)两种方法进行肌电信号的模式识别,分别以识别率和识别时间为评价标准,比较两种方法在模式识别方面的优劣。实验结果表明:极限学习机(ELM)无论是在识别率还是在识别时间上都优于BP神经网络,能够更有效地对下肢4种动作进行模式识别。