【摘 要】
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当前表面肌电信号（SEMG）已经被广泛地应用到智能康复设备当中,然而在智能轮椅中的应用还处于起步阶段。为了实现SEMG在智能轮椅中的应用,提出了一种将小波变换和AR建模相结合的
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,重庆邮电大学光电工程学院
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当前表面肌电信号（SEMG）已经被广泛地应用到智能康复设备当中,然而在智能轮椅中的应用还处于起步阶段。为了实现SEMG在智能轮椅中的应用,提出了一种将小波变换和AR建模相结合的前额表面肌电信号分析方法。首先将采集得到的肌电信号进行预处理,获得有效数据段;然后,对信号进行小波分析,并将所得到的小波系数进行AR建模;最后,将得到的特征向量作为RBF神经网络的输入,对闭左眼、闭右眼、闭双眼和收下颚等4种动作进行运动模式分类。实验表明,这种信号分析方法兼具小波分析与AR建模的优点,取得了比较理想的识别效果。
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