基于肌電信號的下肢步態(tài)特征提取及其識別方法.pdf

1、表面肌電信號(Surface Electromyography，sEMG)是骨骼肌隨意收縮期間，活躍的運動單元產(chǎn)生的，可通過表面電極進行拾取。肌電信號與肌肉的活動狀態(tài)和運動的功能狀態(tài)之間存在著關(guān)聯(lián)性，它包含相關(guān)運動單元的組合及分解、運動意圖和神經(jīng)肌肉系統(tǒng)生理學(xué)狀態(tài)信息，被廣泛應(yīng)用在假肢控制、人機交互、骨骼參數(shù)預(yù)測和神經(jīng)肌肉疾病診斷等方面。不同的肢體動作間的差異可通過肌電信號的特征來體現(xiàn)，對這些特征的研究，有助于進行下肢行走狀態(tài)的識別和分

2、析。
　　本文以實驗獲取的人體下肢表面肌電信號為研究對象，研究基于肌電信號的下肢步態(tài)特征提取及其識別方法。通過信號消噪、特征提取與分類、模式識別等技術(shù)手段，實現(xiàn)對下肢步態(tài)的有效識別。本文主要工作包括：
　　(1)針對肌電信號非線性、非平穩(wěn)、非周期的特點，設(shè)計了基于多尺度熵的表面肌電信號特征提取方法，實現(xiàn)了表面肌電信號在不同尺度上的復(fù)雜性測度。同時通過提取肌電信號的積分肌電值、絕對值方差時域特征，得到了特征向量的樣本集。

3、>　　(2)針對支持向量機的參數(shù)優(yōu)化問題，構(gòu)建PSO-SVM的分類器，采用PSO對SVM進行參數(shù)優(yōu)化選擇，優(yōu)化支持向量機的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)。并對優(yōu)化前后的步態(tài)識別結(jié)果進行比較，發(fā)現(xiàn)PSO-SVM優(yōu)化方法，在明顯提高步態(tài)識別率的同時，兼顧了分類的準(zhǔn)確性和自適應(yīng)性。
　　(3)針對步態(tài)特異性和個體差異性問題，通過對采集的實際步態(tài)運動數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，研究了人體行走時存在步態(tài)周期非均勻性（非等時性）特點，并通過對不同步態(tài)周期長度數(shù)據(jù)