徐颖洁
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家重点实验室开放基金国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 多尺度表面肌电信号的广义判别分析
- 2012年
- 提出一种融合小波特征和广义判别分析的特征解析方法,并对动作表面肌电信号的多尺度特征进行有效降维描述。首先,通过对表面肌电信号进行小波分解,提取各尺度上小波系数绝对值均值作为原始特征向量,然后用广义判别分析方法进行降维,得到低维的新特征向量,用贝叶斯分类器进行降维有效性检验。结果显示,对选用的三种小波,通过选取恰当的小波分解层数,核参数以及新特征向量的维数,对三名受试者前臂6种动作模式(内翻,外翻,握拳,展拳,上切和下切)的正确识别率可以达到97%以上。研究表明,该方法能很好地获取表面肌电信号的多尺度主要成分及其特性。
- 徐颖洁雷敏
- 关键词：信号分析小波特征贝叶斯分类器模式识别
