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基于粗糙集和支持向量机的表面肌电特征约简和分类研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Reduction and Classification of Nonlinear Features for Semg Signals Based on Rough Set and Support Vector Machines
【作者】 颜志国;
【导师】 王志中;
【学位授予单位】 上海交通大学;
【学科专业名称】 生物医学工程
【学位年度】 2008
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 上海交通大学
【网络出版投稿时间】 2008-07-21
【基金】 国家重点基础研究发展计划(973计划);
【关键词】 表面肌电信号; 独立分量分析; 小波包变换; 经验模式分解; 聚类分离度; 粗糙集; 粒子群优化; 支持向量机; 信息融合;
【英文关键词】 surface electromyography signal; independent component analysis; wavelet package transform; empirical mode decomposition; cluster separation index; rough set theory; particle swarm optimization; support vector machine; information fusion;
【中文摘要】 表面肌电(surface electromyography, SEMG)信号是人体自主运动时神经肌肉活动发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态。SEMG信号在临床医学、运动医学、人机工效学、康复医学、神经生理学、电生理学等领域被广泛应用。SEMG在这些领域不断涌现的应用需求要求人们对SEMG信号的特征属性有更深入的了解,能够在更深层次更细致的提取和挖掘SEMG信号的本质特征。因此,新的信号处理手段在SEMG的识别和分类研究中扮演着一个至关重要的角色。本文从模式识别的两个重要方面――属性选择及其约简以及分类器训练算法设计入手,对SEMG信号的特征属性提取和表面肌电动作信号(Action SEMG)的模式识别方法进行了理论上的探索,所做的主要工作及创新之处如下: 首先,针对目前广泛应用的多通道采集技术,本文指出,由于表面电极的采集范围较大,这导致了在不同通道的信号间存在着一定程度耦合关系。在深入了解肌电信号产生的生理机理基础上,本文将独立分量分析理论引入到肌电信号分析领域,用于消除多通道肌电信号之间存在的时空耦合现象。通过信号复杂度分析,作者发现经过ICA解耦后的双通道肌电信号的复杂度有...
【英文摘要】 The surface electromyography signal (SEMG) is a kind of physiological signal produced by the neuromuscular system with voluntary contraction. It represents the function and status of the neuro-muscle system. The SEMG is used widely in clinic diagnosis, sport medicine, rehabilitation engineering, electrical physiology, neuron-physiology and the work efficiency estimation of human-machine etc. The booming application urges the researchers to study the inherent feature deeply and to figure out the fi...
【更新日期】 2008-07-30

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