【摘 要】
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肌电信号是人体运动时与运动相关的肌群在屈伸之间产生的一种微弱生理电信号,通过皮肤表面电极采集可得到表面肌电信号（s EMG,surface electromyography）。表面肌电信号由于其采集方式更加安全方便,近年来得到了广泛的研究。与此同时,肌电信号中蕴含着的运动信息被作为控制信号源得到了研究学者的关注,如何提高表面肌电信号手势识别的准确率成为了研究领域的热点。由于表面肌电信号的不稳定性和
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肌电信号是人体运动时与运动相关的肌群在屈伸之间产生的一种微弱生理电信号,通过皮肤表面电极采集可得到表面肌电信号（s EMG,surface electromyography）。表面肌电信号由于其采集方式更加安全方便,近年来得到了广泛的研究。与此同时,肌电信号中蕴含着的运动信息被作为控制信号源得到了研究学者的关注,如何提高表面肌电信号手势识别的准确率成为了研究领域的热点。由于表面肌电信号的不稳定性和差异性导致基于表面肌电信号手势识别的控制系统存在着较多的问题和挑战。针对目前存在的问题,本文主要研究内容如下:（1）本文首先调研了国内外肌电信号采集和肌电信号手势识别现状,总结了目前肌电信号手势识别过程中存在的问题。针对已经存在的问题,本文设计了肌电信号长期采集实验,时间周期跨度接近2个月,采集了8名受试者10个动作的肌电信号。接下来探究了肌电信号在不同时间上时域特征和频域特征,实验结果表明肌电信号在不同时间内时域和频域特征具有不同特点,由此影响了肌电信号手势识别的准确率。（2）本文使用巴特沃斯滤波器对采集的肌电信号进行滤波处理后,使用滑动窗口的方法提取了肌电信号中的活动段。接下来本文设计了3种不同的深度学习网络结构对肌电信号进行手势识别实验。实验结果表明,3种不同结构的网络均能使得肌电信号离线识别准确率达到98%以上。接下来探究了肌电信号时变性对于肌电信号手势识别分类准确率的影响,本文设计了不同时间下的肌电信号之间交叉实验,由于时变性的影响,肌电信号手势识别分类器的性能下降80%。同时,本文提出了使用迁移学习的方式来减少时变性的影响,迁移学习能够缩短模型再次训练的时间。通过实验证明,再次采集3次动作序列的肌电信号即可让手势识别分类器的准确率恢复至90%,与此相比,再次训练的时间减少了50%。（3）本文设计了肌电信号手势识别控制系统,该系统具有高内聚低耦合的特点,可以切换不同的分类器算法和不同的受控端。使用基础训练集训练好基础模型后,再次采集用户的3次动作序列数据作为附加数据集对基础模型进行训练,最后就能够使用肌电信号手势识别控制系统。本文使用蓝牙小车作为受控端,使用4个手势动作对蓝牙小车进行控制,最后实验结果表明手势识别准确率达到90%,验证了肌电信号手势识别控制系统的可用性。
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