基于肌音信号的虚拟假肢控制 (2010年)

将肌音(Mechanomyography,MMG)信号作为假肢控制的生理信号源,实现了对于虚拟假肤的抓放控制。针对手部在握紧一张开动作过程中前臂肌肉声音信号,提取动作信号的7种时域特征并利用线性分类器进行分类识别,用以分辫手部动作类型,正确率为(95. 63±2. 55)％,并利用辫识结果产生控制信号实现对虚拟手的控制。结果表明肌音信号的动作判断具有很高的正确率,为利用肌音信号控制假肢提供了依据。