【摘 要】
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通过对采集的四通道表面肌电信号进行分析,对其建立AR(Autoregressive)参数模型,提取AR模型参数构建特征矢量。根据实际表面肌电(SEMG)信号的随机性特征,提出了一种采用Bayes
【机 构】
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沈阳航空工业学院自动控制系,东北大学信息科学与工程学院,中国医科大学第一附属医院
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通过对采集的四通道表面肌电信号进行分析,对其建立AR(Autoregressive)参数模型,提取AR模型参数构建特征矢量。根据实际表面肌电(SEMG)信号的随机性特征,提出了一种采用Bayes决策理论对肌电信号的AR模型参数特征进行分类的新方法,并运用最小错误率Bayes分类器,很好地实现了对前臂八种动作表面肌电信号的模式分类。平均识别率为99.125%。此外,还提出采用动态聚类中心的方法对其进行了改进,使其平均识别率提高到99.5%。研究表明,采用Bayes分类器对肌电信号的AR模型参数特征进行分类,是一种有效的处理手段,并可直接应用到其它具有随机性特征的生理电信号的模式分类中。
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