小波变换与神经网络在复杂信号模式识别中的应用

摘要：

采用小波变换的方法,对从掌长肌、肱桡肌、尺侧腕屈肌和肱二头肌上采集的4路表面肌电信号进行分析,并提取其6级小波分解系数的奇异值作为信号的特征,构成特征矢量,输入神经网络分类器进行模式识别,经过训练能够成功地识别出8种运动模式.实验表明,该方法识别率高,运算速度快,实时性好,为肌电等生物电信号的研究提供了一种新方法.

关键词： 表面肌电信号 信号处理 小波变换 神经网络 模式识别

作者: 崔建国 张大千 徐心和

作者单位: 沈阳航空工业学院,自动控制系,沈阳,110034;东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004 沈阳航空工业学院,自动控制系,沈阳,110034 东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007中国控制与决策学术年会

会议地点: 无锡

会议语种:中文

页码: 206-208,212

在线出版日期: 2007-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）