基于经验公式的连续手势动作表面肌电信号识别方法

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在有关基于表面肌电(Surface Electromyography, SEMG)信号的手势识别的研究工作中,多采用类似于语音识别的结构,即信号采集——活动段检测——特征提取——分类(涂有强等2008;Zhangyan Zhao等2007)。采用这种结构必须对手势动作本身做出规定:手势由放松状态开始,保持手型一段时间,再回到放松状态。这种动作方式产生的SEMG信号有明显的活动段与非活动段之分,可以较为容易的将活动段提取出来加以识别。而实际自然的手势动作例如手语手势动作与这种情况有一定的差异:它常常由一个手势直接转为另一个手势,中间没有肌肉静息的放松状态,一个手势动作做出后,不需要继续用力保持手型,通常情况是肌肉回到放松状态而手型仍基本保持。这种动作方式称为连续手势动作,产生的SEMG信号很难区分出各个活动段。本文工作针对连续手势动作SEMG信号的识别而展开,拟解决连续手势识别的两个主要问题:1)在不进行活动段检测的情况下识别出互相衔接的多个动作;2)自动识别出动作何时开始,何时结束,而不是等待动作完成后再进行识别。为了实现对连续手势动作的有效识别,本文提出了一种基于经验公式的连续表面肌电的识别方法。该方法通过对SEMG信号采用移动加窗技术提取短时能量特征,与标准动作模板的能量特征做比较,依据相似概率密度进行分类识别。依照这个思路,推导出了相应的概率密度函数计算经验公式,并通过不同的实验验证了此公式在连续手势SEMG信号识别分类应用中的有效性。
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