Ebrahimi

使用多重分形去趋势波动分析和表面肌电图进行人体手势识别 A. Hajihashemi a、F. Ebrahimi *a、H. Monta

大多数日常活动需要灵巧地使用手和手指。残疾人的手部假肢可以通过连接到上肢的表面电极非侵入式获取的表面肌电图 (sEMG) 信号来控制。在对从 10 位截肢者获取的 12 个电极 sEMG 信号进行预处理后，计算了时域和频域中的不同特征。考虑到 sEMG 是一种复杂、随机、非平稳和非线性信号，还通过多重分形去趋势波动分析 (MFDFA) 的方法提取了复杂的非线性特征。使用不同的分类方法（包括支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA) 和多层感知器 (MLP)）来比较它们在八种不同手指运动分类中的表现。观察发现，SVM 在手指运动分类方面的表现优于其他两个分类器。新特征与传统特征融合后，分类准确率、精确率、召回率（灵敏度）分别为98.70%、98.74%、98.67%。结果表明，加入MFDFA提取的新特征与其他传统特征，可以有效提高数据采集效果。