基于蚁群算法的表面肌电信号特征选择

作者：黄虎; 谢洪波

来源：北京生物医学工程, 2012, (02): 164-169.

• 表面肌电信号
• 特征选择
• 蚁群算法
• 最小冗余-最大相关算法
• 模式识别 surface electromyography
• feature selection
• ant colony optimization
• minimum redundancy-maximum relevance criterion
• pattern recognition

目的为提高假肢系统对动作信号的识别速度,设计了基于优化蚁群算法(ant colonyoptimization,ACO)的特征选择法,对表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)高维特征向量降维以减少计算负担。方法以特征与目标类型之间互信息关系作为启发函数,通过蚁群算法选出最佳特征子集,最后用已训练好的人工神经网络检验其分类性能。结果对10名健康受试者进行了手腕部动作的肌电信号模式分类实验。与传统主成分分析法(principle component analysis,PCA)相比,该算法选出的特征子集提高了识别准确率,并显著降低了原始特征集的特征维数,进而简化分类...

• 单位
  江苏大学