基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法

作者：熊安斌; 丁其川; 赵新刚; 韩建达; 刘光军

来源：机械工程学报, 2016, 52(07): 6-13.

• 表面肌电信号
• 运动单元动作电位序列
• 分层聚类
• 主元分析支持向量机

表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道s EMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电极采集人体上臂肌肉s EMG,将其分解为6个运动单元动作电位序列,过程包括:二阶差分滤波、阈值计算、尖峰检测、分层聚类;然后,提取绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征,并采用主元分析法降维;最后,利用支持向量机分类识别5种不同手部动作,精度达到80.4%。而采用未融合s EMG分解的传统方法,动作识别精度仅有约70%。

• 单位
  中国科学院沈阳自动化研究所; 机器人学国家重点实验室