基于排列组合熵和聚类分析的SEMG识别方法

摘要：

　　针对表面肌电信号非线性、噪声强等特点，提出了一种基于排列组合熵和聚类分析的表面肌电信号识别方法。利用相邻数据复杂度计算出排列组合熵，将尺侧腕伸肌和尺侧腕屈肌2路肌电信号对应的排列组合熵构成的特征向量提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式识别，成功识别了腕上翻、腕下翻、展拳和握拳4种动作信号，平均识别率达91.875%。

关键词： 表面肌电信号 模式识别方法 排列组合熵 聚类分析

作者: 袁明 罗志增

作者单位: 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,浙江杭州 310018

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国智能机器人学术研讨会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 107-109

在线出版日期: 2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）