基于AR模型和贝叶斯分类研究肌电信号

摘要：

本文提出了一种结合AR模型和贝叶斯分类的肌电信号动作模式识别方法.首先,将采集到的肌电信号进行预处理,提取AR系数作为其特征值.其次,设计了一个贝叶斯分类器,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行动作模式分类.实验表明,这种方法不仅降低了误识别率,而且取得了比较理想的识别效果.同时,采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度,降低成本,降低计算工作量.

关键词： 肌电信号 贝叶斯分类 虚拟仪器 模式识别

作者: 杨广映 罗志增

作者单位: 杭州电子科技大学机器人研究所(浙江杭州)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会华东地区第十七届学术年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 211-215

在线出版日期: 2004-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）