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基于小波分析与神经网络相结合的表面肌电信号识别的研究

The Classification of Surface EMG Signal Based on Wavelet Transform and Neural Networks

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【作者】 蒋明峰王洪

【Author】 JIANG Ming-feng1, WANG Hong2 (1. College of Electronics and Informatics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, 310018 Zhejiang, China; 2. College of Bioengineering, Chongqing Institute of Technology, Chongqing, 400050 China)

【机构】 浙江理工大学信息电子学院重庆工学院生物工程学院 浙江杭州310018重庆400050

【摘要】 表面肌电信号是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动发放的生物电信号,具有非平稳性和复杂性的特点。本研究通过使用小波分析与神经网络相结合的方法,识别正常肌电信号与疲劳肌电信号。实验表明,将小波分解后的肌电信号代替原始肌电信号,能明显提高神经网络对肌电信号的识别准确率。

【Abstract】 Surface EMG (sEMG) signal is the noninvasive recording of electrical activity of muscle, which poses the characters of nonstationary and complexity. A method of using wavelet transform and neural networks to classify the normal and fatigue sEMG is provided. Experimental result shows that replacing the raw SEMG by wavelet decomposition sEMG can enhance the correctness greatly.

  • 【文献出处】 生物医学工程研究 ,Journal of Biomedical Engineering Research , 编辑部邮箱 ,2005年01期
  • 【分类号】R318.04
  • 【被引频次】9
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