基于特征类可分性指标的人体日常行为肌电特征选择方法

摘要

本发明公开了一种基于特征类可分性指标的人体日常行为肌电特征选择方法。首先，采集了人体下肢活动中四路表面肌电信号，然后计算了10种提取每路肌电信号的10个肌电特征形成肌电特征池，对静态动作、步态动作、静态转换动作的三大类分别计算10个肌电信号特征各自的特征类可分性指标，从肌电特征池中选择特征类可分性指标高于0.6的肌电特征组成静态动作肌电特征组，特征类可分性指标高于0.5的肌电特征组成步态动作肌电特征组，特征类可分性指标高于0.2的肌电特征组成静态转换动作肌电特征组。根据特征类可分性指标可以最大限度的利用各个特征，不会造成特征信息的浪费或冗余，大大降低了算法的复杂度，使分类效果更好。