利用神经网络进行人手动作表面肌电信号的识别研究.pdf

"基于神经网络的人手动作表面肌电信号识别研究" 本文研究旨在探讨基于神经网络的人手动作表面肌电信号识别方法。通过结合小波包分解和主成分分析的特征提取方法，并使用粒子群优化 Elman 神经网络对人手动作进行模式识别。实验结果表明，所提出的方法可以提高人手动作分类识别率，验证了该方法是一种可行的人手动作分类识别方法。 文章介绍了表面肌电信号（sEMG）的重要性在残疾人康复领域，以及其在假肢控制领域的应用。然后，文章对基于神经网络的人手动作表面肌电信号识别方法进行了详细的描述，包括特征提取、模式识别和实验结果分析。 在特征提取方面，本文使用小波包分解和主成分分析方法结合提取sEMG信号特征。小波包分解可以对信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，而主成分分析可以对数据进行降维，减少计算负担。通过结合这两种方法，可以获取更加全面且丰富的sEMG信号信息。 在模式识别方面，本文使用粒子群优化 Elman 神经网络对人手动作进行分类。Elman 神经网络是一种具有自学习能力的神经网络，可以对复杂的肌电信号进行模式识别。粒子群优化算法可以对神经网络的初始权值和阈值进行优化，从而提高人手动作分类识别率。 实验结果表明，所提出的方法可以提高人手动作分类识别率达９８．６％，验证了该方法的一种可行的人手动作分类识别方法。 本文研究了基于神经网络的人手动作表面肌电信号识别方法，并证明了该方法的可行性和有效性。该方法可以应用于残疾人康复领域，帮助残疾人更好地康复和生活。