基于肌电信号的行为识别的研究

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基于机器学习的肌电信号识别技术

基于机器学习的肌电信号识别技术近年来，随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了许多领域的基石。

其中一项应用就是基于机器学习的肌电信号（EMG）识别技术。

这项技术通过分析人体肌肉电信号的特征，可以识别不同的肌肉运动，为康复训练、智能外骨骼、假肢控制等领域提供了重要的支持。

一、肌电信号的特点肌电信号是人体肌肉的电生理信号，其强度和频率都反映了肌肉收缩的程度。

我们可以通过将肌电信号传感器放在皮肤表面，测量肌肉收缩时肌电信号的变化来了解肌肉的状态。

肌电信号的信号特征包括信号的振幅、频率和时域。

在进行肌电信号识别时，需要提取信号的特征，并使用机器学习算法进行分类。

二、肌电信号识别的应用基于机器学习的肌电信号识别技术是近年来人工智能技术快速发展的一个领域。

应用广泛，主要包括五个方面：1. 康复训练：通过肌电信号识别，可为康复训练提供支持，使病患者在训练过程中获得更准确的肌肉控制，从而加速康复进程。

2. 智能外骨骼：肌电信号识别技术可用于智能外骨骼的研发，将肌电信号转化为机器控制信号，使外骨骼能够根据人体肌肉的运动模式移动。

3. 假肢控制：肌电信号识别可用于假肢控制。

将肌电信号转化为假肢的控制信号，使假肢能够随着人体肌肉运动而移动。

4. 游戏娱乐：肌电信号识别技术还可用于游戏娱乐，通过测量玩家的肌肉运动来控制游戏角色的动作，增强游戏的娱乐性和参与感。

5. 无线电子设备控制：最后，肌电信号识别技术还可用于控制电子设备，通过肌肉信号与电子设备之间的交互实现设备的远程控制。

三、肌电信号的采集和识别肌电信号的采集和识别是基于机器学习的肌电信号识别技术的关键步骤。

在采集方面，需要使用肌电信号传感器将肌电信号转化为数字信号，并将其输入计算机系统。

在信号识别方面，需要清洗、分离和提取信号特征，然后将特征输入到机器学习算法中进行分类和识别。

四、肌电信号识别技术的发展和趋势随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的肌电信号识别技术也在不断发展和壮大。

基于肌电信号人手动作模式分类方法的研究

2 安装及维护注意事项
LG-X 板子的更换：同一设备的音频信号产生器 LG-A 和监控信号处理板 LG-M 在重新输入相应程序的前提下可以相互替换使用。在板子替换前，连接维护电脑与设备，通过 ADRACS ‘Data’ submenu‘Up − / Download Data’保存所有参数，然后通过“420 ILS LG-X 配置功能块”对板子的软件和配置部分进行设置。步骤如下：（1）关闭双发射机。（2）打开功能块：在打开电源后立即同时按下 LCP 板的 S1 和 S4 键，直到 LCP 板的显示屏显示 LCP Control Menu。（3）按住 S4 键至少 1s 钟，打开 LG-X 配置菜单 LGX Boot loader Version 。
新的方法，为今后在解决人手动
作识别率方法上提供了参考和依
据。
【关键词】表面肌电信号模式分类 SVM
近年来，残疾人这一特殊的群体越来越受到关注，智能仿生假肢是一种主要的康复设
备。目前，在众多相关研究领域中，对控制智能仿生假肢的信号源——肌电信号一直是人们研究关注的重点。早在 17 世纪，人们就已经开始对肌电信号进行研究，对肌电信号研究具有重要的社会意义。
较好的分类效果，如何提高人手
抓取动作特征识别成功率和减少
模式识别计算速度等问题仍需解
决。表面肌电信号研究包括人体
肌电信号特征、肌电信号的采集、
预处理、特征提取，特征分类等，
本文主要比较各环节的优缺点，
期望在特征提取、模式分类找出
时“CPU_Normal”先闪烁，命令完成后，两备做出的改进。在安装于维护经验介绍部分描

基于肌电信号的行为识别的研究

本科毕业论文（设计）基于肌电信号的行为识别的研究毕业论文(设计)成绩评定表TITLE: Recognition Research Based On The Behavior of The EMG SignalMAJOR: Information And Computing Science内容摘要本文对前臂肌肉群多个位置（包括肱桡肌、桡侧腕屈肌、桡侧腕长伸肌、尺侧腕伸肌、尺侧腕屈肌）进行表面肌电信号的采集，用RMS（均方差）与AR模型两种方法分别对采集的肌电信号进行特征分析和特征提取，再通过不同的分类方法（包括监督式学习、LDA分类算法）对现有的信号数据进行模式识别，区别屈肘、屈腕、屈指和前臂旋转等多种动作，最终使用MATLAB实验软件绘图直观表示各种分类方法的识别率，得到多种分类方法的优劣程度并最终得出结论从而将该项的研究成果拓展到人体其他肌群及相关假肢的控制中，另外在仿生控制人工动力假肢研究领域同样具有重要的意义。

关键词：特征提取模式识别 MATLAB 表面肌电信号AbstractIn this research,I collect the surface EMGs in several of the forearm muscle groups (including brachioradialis、flexor carpi、carpi radialis longus、extensor carpi ulnaris and flexor carpi ulnaris). With the methods such as RMS and AR model ,I extract the feature from the EMGs which has been collected.Then by using classification methods(Supervised Learning:The LDA algorithm),I use the existing EMGs in order to differentiate between elbow、wrist flexion,、flexor 、forearm rotation and so on.I also use two more signal optimizations to raise recognition rate.Ultimately, we use MATLAB to plot pictures and intuitively to show the recognition rate.Finally the best recognition rate is 98.611%.Keywords: Pattern recognition Feature extraction SEMG目录1引言 (1)1．1理论研究 (1)1．2国内外文献综述与研究现状 (1)2 表面肌电信号的采集 (3)2．1 肌电信号的模型说明 (3)2．2 肌电信号的数据说明 (4)2.2.1肌电信号的拾取 (4)2.2.2肌电信号的位置 (5)2.2.3动作展示 (6)3表面肌电信号的预处理 (8)4模式识别 (9)4．1特征提取 (9)4.1.1时域特征值：RMS 均方根 (9)4.1.2频域特征值：AR 自回归模型 (9)4.2监督式学习 (11)4.3绘图展示 (13)4.3.1 表面肌电信号 (13)4.3.2 RMS特征值 (14)4.3.3 AR模型特征 (15)5 信号优化处理 (16)5.1 Majority Vote与去噪函数 (16)5.2绘图展示 (17)6 结论 (18)参考文献 (19)附录 (21)1引言表面肌电信号(Surface Electromyography，SEMG)是人自主活动中肌肉表层多个运动单位所发出的电位序列最终在皮肤表面通过电极检测得到的时间与空间综合叠加的结果[10]，是神经肌肉系统活动时伴随的生物电信号。

人体肌电信号的特征提取与分类算法研究

人体肌电信号的特征提取与分类算法研究近年来，人体肌电信号在生物医学领域中的应用越来越广泛。

肌电信号本身是人体肌肉无意识的微弱电信号，可以通过电极采集到，然后通过对其特征的提取和分析，可以对肌肉的运动状态、疾病诊断、运动员的体能评估等方面进行研究。

本文将对人体肌电信号的特征提取与分类算法进行探讨。

一、人体肌电信号的特征提取1.1 时域特征肌电信号的时域特征指的是肌电信号在时间维度上的特性，反映了肌肉电活动的总体变化情况。

主要包括肌电信号的均方根（RMS）、方差、标准差和平均值等指标。

其中，RMS是最常用的特征之一，能够反映信号的总体强度。

对于某些疾病的诊断以及运动员的体能评估，RMS是一项非常有价值的特征。

1.2 频域特征肌电信号的频域特征可以通过傅里叶变换获得。

它们反映了肌肉电活动的频率分布情况，包括功率谱、能量谱密度、频率分布等指标。

频域特征的应用范围较广，运动员表现、肌肉疲劳等方面的研究都有应用。

1.3 时频域特征时频域特征是时域和频域特征的结合体，可以反映信号在时间和频率上的变化情况。

常用的时频域特征包括小波能量、瞬时频率、拍数等指标。

时频域特征是一种比较新的肌电信号特征提取方法，具有较好的应用前景。

二、人体肌电信号的分类算法2.1 支持向量机（SVM）SVM是一种常用的分类算法，它能够有效地处理高维数据，并在分类问题中表现出良好的效果。

在肌电信号分类中，SVM算法常常被用来区分运动与静息状态，或者区分不同动作之间的肌肉电活动模式。

2.2 随机森林（RF）随机森林是一种基于决策树的分类算法。

随机森林不需要数据预处理，而且可以处理大量、高维度数据。

在肌电信号分类中，随机森林可以用于区分不同动作类型或不同运动阶段的肌肉电活动模式。

2.3 人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构的模型。

它具有很强的非线性处理能力，可以自适应地学习和处理复杂的信息。

在肌电信号分类中，ANN可以用于肌肉疲劳的监测、动作类型的识别等方面。

人体肌电信号识别与应用研究

人体肌电信号识别与应用研究近年来，通过电生理学手段研究人体生理变化已经成为科学界的热门话题。

人体肌电信号识别及其应用研究就是电生理学中的一个重要领域。

肌电信号可获得人体运动的信息，也可以通过肌电信号识别技术实现神经控制的运动，因此在医疗、健身、生物机器人、游戏娱乐等领域有广泛的应用。

一、肌电信号的特性肌电信号是一种由肌肉收缩所产生的电信号，它是肌肉收缩活动的生物电反映。

肌电信号主要有两个方面的特点：时域特性和频域特性。

时域特性是指在时间轴上分析肌电信号的功率、波峰、波谷、波形等特征; 频域特性是指在频域上分析肌电信号的频率、能量、功率谱等特征。

二、肌电信号的识别肌电信号识别的主要目的是判断肌肉的运动状态及其指令，也就是通过肌电信号获取人体运动模式的信息，进而控制机器运动或改善健康状况。

肌电信号识别技术的方法主要包括信号滤波、特征提取、分类、参数设置等方面。

1. 信号滤波：在肌电信号采集之后，需要对信号进行滤波处理。

信号滤波的目的是削弱或消除噪声以便进行后续的处理。

2. 特征提取：肌电信号的特征提取是肌电信号处理的关键步骤，其目的是将原始的肌电信号转换为适合分类或处理的特征向量。

3. 分类：目前的肌电信号识别分类方法主要有决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等。

4. 参数设置：识别肌电信号时，参数设置是很重要的。

一个好的参数设定可以使分类的结果更加准确。

三、肌电信号应用研究肌电信号的应用研究主要分为医学、健身训练、生物机器人和游戏娱乐四个领域。

1. 医学方面：肌电信号应用于肌无力、截肢者康复、膀胱控制、神经假体控制和面部重建等方面。

2. 健身训练方面：肌电信号可以被用来检测肌肉活动，可以帮助基于动作的效果，协调系统的训练。

肌电信号的应用可以辅助运动员提高姿势的正确性和力量输出的效率。

3. 生物机器人方面：生物机器人在复杂环境下能够完成一些人类难以完成的任务。

使用肌电信号可实现神经控制的动作，能够提供高效的机器人控制方式。

基于视觉与肌电信号的手势识别研究的开题报告

基于视觉与肌电信号的手势识别研究的开题报告一、研究背景随着智能设备的普及，手势识别技术正在得到越来越广泛的应用。

传统的手势识别方法主要基于视觉信号，如通过计算手部在图像中的位置和形状来判断手势。

然而，这种方法存在一些缺陷，如遮挡和光线变化等问题，导致识别准确率不高。

因此，结合肌电信号的手势识别方法逐渐受到研究者的重视。

肌电信号是人体肌肉收缩产生的电信号，是一种可以非常准确地反映肌肉运动的信号。

通过肌电信号可以提取出肌肉纤维运动的信息，同时，与视觉信号相比，肌电信号更不易受到遮挡和光线变化的影响。

因此，在实现更加准确和鲁棒的手势识别中，结合视觉与肌电信号进行联合识别的方法具有广阔的应用前景。

本文将就基于视觉与肌电信号的手势识别研究进行分析和讨论。

二、研究目的和意义本文旨在研究基于视觉与肌电信号的手势识别方法，探索如何提高手势识别的准确性和鲁棒性。

目前，已有不少研究者开展了相关的研究，但仍存在一些问题待解决，如如何有效地提取肌电信号，如何将多种传感器的信息进行融合等。

本研究的意义在于：1. 改进基于视觉信号的手势识别方法，提高系统的准确性和鲁棒性。

2. 探究结合肌电信号的手势识别方法，加强手势识别的稳定性和精度。

3. 对人机交互技术和智能设备的发展提供有益的支持和发展方向。

三、研究内容和方法本研究的主要内容和方法如下：1. 对已有的基于视觉与肌电信号的手势识别方法进行综述和分析，了解研究现状和问题。

2. 设计并实现实验平台，收集视觉和肌电数据。

3. 对肌电信号进行信号处理，提取有用的特征。

4. 对视觉信号和肌电信号进行分类和融合，实现手势识别。

5. 对所提方法进行评估和分析，比较不同方法的优劣。

四、预期结果通过本研究，预期可以得到以下结果：1. 建立一个基于视觉与肌电信号的手势识别系统，提高识别准确性和鲁棒性。

2. 通过探究肌电信号的特征提取和分类方法，为肌电信号的应用提供有益的指导。

3. 对手势识别的基础理论和应用实现进行深入研究，促进了人机交互技术和智能设备的发展。

基于表面肌电信号的人体动作识别与交互共3篇

基于表面肌电信号的人体动作识别与交互共3篇基于表面肌电信号的人体动作识别与交互1基于表面肌电信号的人体动作识别与交互随着科技的发展，科学家们推出了更加先进的人体动作识别技术。

表面肌电信号技术作为新一代人体动作识别技术的代表，逐渐受到越来越多的关注和研究。

一些科技公司也在这一领域中做出了很大的贡献。

表面肌电信号指的是记录人体肌肉运动前的变化。

它非常符合人体的自然需要，因为不需要戴设备、无需建立复杂系统，就能够收集有用的数据。

而对于观察肌肉活动，表面肌电信号的采集是一项有效的工具，它可以帮助我们更好地理解肌肉运动的运动学和动力学特性。

在人体动作识别方面，表面肌电信号为我们提供了可靠的方法。

通过收集人体肌肉的电信号并对其进行分析，我们可以通过计算来获取运动信息，即人体的动作。

这项技术可以用于运动控制器和假肢等设备的开发，在医学领域能够帮助康复患者更好地恢复肌肉运动功能，提高康复效率。

除了运动识别，在人体交互方面表面肌电信号也有广泛的应用。

通过收集肌肉活动的信息，我们可以为人体提供不同的交互方式。

例如，手势识别技术可以帮助人们在没有鼠标、键盘等外界工具的情况下进行操作，这将在未来成为技术的新趋势。

在虚拟现实应用中，我们可以使用表面肌电信号技术来识别人体的动作并将其用于游戏中的双手和身体动作控制, 让玩家更深入地体验虚拟世界。

不过，表面肌电信号技术目前还存在着一些挑战和问题。

一些表面肌电信号的数据采集设备需要佩戴在身上并粘贴到皮肤上，这可能会影响用户的舒适度。

有些用户会觉得不舒服，这也是科技公司需要解决的问题。

表面肌电信号技术的准确性也需要进一步改进。

在采集数据的过程中，电信号可能会受到周围环境的干扰，从而影响数据的准确性。

因此，科学家们需要进一步研究如何提高表面肌电信号技术的准确性，从而大大提高其应用价值。

综上所述，基于表面肌电信号的人体动作识别和交互技术具有重要的应用和推广价值。

我们相信，在不久的将来，科技公司将更加关注这一领域的发展，提高肌肉信号采集的准确性与人体的舒适度，从而促进该技术的发展并推动人体交互的革命表面肌电信号技术以其高效的肢体动作识别和多样的人体交互方式，在未来的科技领域有着广阔的应用前景。

基于表面肌电信号的手部动作识别方法研究

密级：学校代码：10075分类号：学号：********工程硕士学位论文基于表面肌电信号的手部动作识别方法研究学位申请人：郝沙沙指导教师：刘晓光副教授学位类别：工程硕士学科专业：控制工程授予单位：河北大学答辩日期：二○一八年六月Classified Index：CODE：10075 U.D.C：NO：20161730A Dissertation for the Degree of M.EngineeringResearch on Hand Movement Recognition Method Based on SurfaceEMG SignalCandidate:Hao ShashaSupervisor:AssociateProf.Liu Xiaoguang Academic Degree Applied for:Master of EngineeringSpecialty:Control EngineeringUniversity:Hebei UniversityDate of Oral Examination:June,2018摘要人体的生理电信号是人体行为意图的直接反应，通过对人体的生理电信号进行分析和解读，能够使机器有效识别人的主题意识。

表面肌电信号作为人体的生理电信号的一种，其蕴含着肌肉状态和人体动作意图的相关信息。

为使肢体残疾人士能按照自身意图对外围设备进行有效控制，本课题基于表面肌电信号(sEMG)对手部动作的分类与识别进行了深入的研究。

将手势动作识别技术推广到智能假肢的应用上，不仅可以辅助丧失手臂的患者进行康复训练，也能使其产生“幻肢感”，因此基于sEMG的手部动作识别技术具有重要的医学应用价值。

本文主要研究内容和创新点包括：1. 确定了各个手部动作与肌肉收缩部位相关程度的大小，以确定肌电电极在肌肉上的安放位置；成功采集了12种日常生活中常见的手部动作的sEMG信号，完成了sEMG 信号的数据采集。

基于生物信号识别的肌电调控研究

基于生物信号识别的肌电调控研究肌电调控（Electromyographic control, EMG）是一种基于生物信号识别的技术，可用于控制外部设备或实现生物随意运动的模拟。

肌电信号是由人体的肌肉收缩产生的微弱电信号，通过测量这些电信号的变化，可以获取有关肌肉活动的信息。

基于肌电信号识别的调控系统已在康复医学、生物机器人、虚拟现实等领域得到广泛应用，并展示出巨大的潜力。

肌电调控技术的基本原理是使用表面电极将电信号从肌肉收集，并将其转换为可以被电子设备处理的信号。

为了准确识别和解读肌电信号，研究人员通常采用信号处理和模式识别技术，以从原始信号中提取有用的信息。

这些信息可以用来实现肌肉控制的目标，如运动模拟、实时反馈和运动辅助。

在肌电调控领域，最常见的应用之一是肢体康复。

通过监测患有肌肉功能障碍的人的肌电信号，并将其转化为指令，可以实现对外骨骼或假肢的控制。

这种基于肌电信号的康复技术为肌肉功能障碍的患者提供了更好的生活质量，使他们能够重新获得独立行动的能力。

此外，肌电调控还被广泛应用于生物机器人技术中。

通过将电极植入动物的肌肉中，可以监测并控制机器人的动作。

这种技术可以用于设计和开发能够与生物体协同工作的机器人，提高机器人的灵活性和运动自由度。

例如，在医疗手术领域，利用肌电信号可以控制手术机器人的操作，提高手术过程的精确度和安全性。

此外，肌电调控还在虚拟现实技术中发挥着重要作用。

通过使用肌电信号控制虚拟角色的动作，用户可以更加沉浸地参与到虚拟环境中。

这种交互方式使虚拟现实技术更加真实和身临其境，为用户提供更好的体验。

为了实现准确的肌电调控，研究人员不仅需要开发高效的信号处理算法和模式识别技术，还需要解决一些挑战。

首先，肌电信号受到电极位置、肌肉疲劳和信号噪声等因素的干扰，这可能导致信号的不稳定性和低信噪比。

因此，需要采取相应的方法来优化信号采集和处理过程，提高信号质量和稳定性。

其次，肌电信号的识别和解读是一个复杂的问题。

基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法研究

Science &Technology Vision科技视界0引言表面肌电信号是通过表面电极记录下来的肌肉运动生物电信号,它可以反映神经、肌肉的功能状态,近年来随着科学技术的发展,国内外对本课题研究也逐渐深入,使得其在临床医学、运动医学、康复医学及体育运动等领域被广泛应用。

2014年Jongin Kim 等人[2]以四种手势动作的PSD 做为特征输入支持向量机进行识别,识别率达91.97%。

Manfredo Atzori 等人[3]采用RMS 、HIST 等特征对Ninapro 提供的手势动作进行分类识别,其中利用随机森林神经网络进行52动作分类的最高精确率达75.27%。

2017年Stefano Pizzolato 等人[4]利用RMS 等特征对Ninapro 数据库提供的DB 子数据库中27个人的52个手势动作进行分类识别,最高分类精度达69.13%。

2017年浙江大学杜宇[5]将深度学习模型运用到了手势识别当中,采用基于深度卷积网络的方法,通过对Ninapro 数据库提供的手势动作进行对比实验,训练好的分类器逐帧的对输入的肌电图像进行分类,手势动作分类结果为识别出的手势标签中所占比例最高的标签。

针对现有方法的不足,本文提出了一种基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法,将预处理后的数据输入34层ResNet 深度学习模型并得出识别结果。

实验结果显示本文提出的算法较比同类论文取得了更高的识别精度,验证了本算法的有效性。

1表面肌电信号的预处理1.1Ninapro 数据库简介Ninapro [1]是一个针对基于稀疏多通道肌电信号的手势识别的标准数据集,主要用于主动假肢的研发。

本文主要采用DB1及DB4进行对比实验。

其中DB1包含27个完整个体的52种手势动作,如图1所示,每人毎种手势重复10次,DB4包含10人的52种手势,采样频率为100Hz 。

在采集过程中,要求受试者右手进行重复动作,每个手势重复持续5秒,然后休息3秒,每人每种手势重复6次。

基于肌电信号的人体上肢运动识别

在实际应用中，相较于离线分析肌电信号，我们需要更快更高效地短时窗处理和分析肌电信号，故将原始信号分成200ms的小窗输入BP神经网络，识别率高达97.6%，能够实现对动作意图的高正确率分类的目的。
4.研究了经典的Hill-type肌肉模型以及基于sEMG的肌肉刚度推导公式，搭建了基于sEMG的神经网络用来估量肌肉刚度，并对比了神经网络预测的刚度曲线与肌肉模型估量出的刚度曲线。重新设计针对不同力负载的刚度试验范式，对比不同力负载下的肌肉刚度估量。
本科毕业设计（论文）
学院(部)
机电工程学院
题目
基于肌电信号Байду номын сангаас人体上肢运动识别
年级
14级
专业
电气工程及其自动化
班级
14电气
学号
1429401020
姓名
钱智丰
指导老师
张虹淼
职称
副教授
论文提交日期
2018年5月17日
摘
人体表面肌电信号（Surface Electromyographic,sEMG）是一种伴随着肌肉收缩而产生的生物医学信号，具有无创测量、扰动噪声相对较小等优点，能够反映人体运动意图和相关的肌肉刚度信息，现已成为上肢康复假肢的理想控制信号源。本文结合肌电信号的研究背景，自主设计动作模式肌电试验范式并完成了采集。在此基础上展开预处理、特征提取、模式识别等步骤。论文主要内容如下：
本文系统地研究了肌电信号的试验范式设计与采集、信号预处理、特征提取算法以及分类算法等，实现了高正确率的多类运动意图识别，并较为准确地基于sEMG估量对应的肌肉刚度，为之后的上肢假肢控制打下了坚实的基础。
关键词：表面肌电信号，小波变换，BP神经网络，刚度估量
Surface Electromygraphic (sEMG) is a biomedical signal generated with muscle contraction. It has the advantages of non-invasive measurement, relatively small disturbance noise, etc. It can reflect the human movement intention and related muscle stiffness information. It has become an ideal source of control signals for upper limb rehabilitation prostheses. This article combines the research background of myoelectric signals and independently designs the action pattern of myoelectrical experiment paradigm and completes the acquisition. On this basis, the pre-processing, feature extraction, pattern recognition and other steps are carried out. The main content of the paper is as follows:

基于肌电信号的手写数字识别

基于肌电信号的手写数字识别摘要：为提高手写数字识别的准确性与实时性，本文提出了一种基于肌电信号和模板匹配的手写数字识别方法。

首先对采集到的肌电信号进行降采样和去噪处理，然后利用动态规整算法迭代建立模板，然后使用DTW距离作为距离测度进行模板匹配。

实验结果表明，该方法对6种手写数字的识别效果较好，平均识别正确率达到了93.66%。

关键词：肌电信号动态规整手写数字模板匹配引言当前已经有研究者对基于肌电信号上肢静态动作识别做了深入的研究。

例如，文献[1]中基于相关性分析对伸腕、屈腕、握拳等动作进行了有效识别。

整体上看，这些信号是局部平稳、静态的。

然而，人们在生活中做出的动作往往是非平稳的、动态的。

除了肌电信号本身的随机性，动态信号的特征还牵涉到动作角度、用力大小等因素。

这增加了动态信号处理和识别的复杂性，也要求我们使用更有效的方法对其进行处理和识别。

常见的手写数字识别方法常常基于用力、角度、位置等因素进行识别，也有方法从整体入手基于模板匹配进行识别[1]。

考虑手写动作肌电信号的时域相关性很强，本文基于动态时间规整算法迭代得到匹配模板，对手写动作进行整体识别。

1 基本原理及方法1.1 基于短时能量的动作端点判断由于不同样本的差异性，在制作匹配模板之前需要先判断信号中动作的起始结束点，然后对信号做截断处理得到动作部分的信号。

本文通过信号的短时能量来判断动作的起始结束点。

首先确定一个基线值作为端点判断阈值，该值一般为信号的均方根值乘一个经验系数。

然后取一个100ms宽度的滑动窗间隔20ms求信号的均方根值，如果该值第一次高于基线值则判断动作开始，若低于基线值则判断动作结束。

1.2 动态时间规整算法在比较两个时间序列的相似性时，通常的做法是依据这两个序列之间的距离大小做判断。

常用距离测度有欧式距离、马氏距离等。

但是我们所要判断相似性的两个序列常常是不同长度的。

在本论文中手写数字这一动作即便是同一个数字不同的人也会有不同的书写速度、力度和顺序，这会导致信号形状在时域上的位移与轻度畸变。

表面肌电信号动作识别方法的研究毕业设计任务书与开题报告模板

本科生毕业设计（论文）任务书设计(论文)题目:表面肌电信号动作识别方法研究设计（论文）主要内容：本文主要研究表面肌电信号特征提取和模式分类方法。

对时域特征、频域特征、小波特征、参数模型等常用的肌电信号特征识别方法进行分析比较，在此基础上提出肌电信号特征提取的一种新方法，即基于小波系数绝对值最大值和奇数位置上的AR模型参数相结合的特征提取方法，并且运用BP神经网络进行特征向量的分类。

最后针对握拳，张手，上切，下切，上翻，下翻六种动作进行验证。

并设计一个图形用户（GUI）界面来对肌电信号的特征提取到模式识别的整个过程进行仿真实验。

最后对肌电信号的消噪进行研究。

要求完成的主要任务:1. 查阅相关文献资料15篇以上（其中英文文献不少于2篇）。

2. 完成开题报告。

3. 研究肌电信号的特征提取与模式识别的方法，在MATLAB中编程实现具有代表性的一些特征提取的算法。

使用已有的肌电信号数据完成肌电信号的特征提取并进行动作分类的验证。

4. 完成不少于15000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作。

5. 在设计中完成不少于3张1~2#图纸的描绘。

6. 完成毕业设计周志。

7. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译。

必读参考资料：[1] J. Kilby, H. Gholam Hosseini.Extracting Effective Features of SEMG Using ContinuousWavelet Transform.Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 2006.[2] P. Ravier, O. Buttelli, R. Jennane,P. Couratier. An EMG fractal indicator having differentsensitivities to changes in force and muscle fatigue during voluntary static muscle contractions.Journal of Electromyography and Kinesiology,2005,15(2),210-221.[3] 罗志增,杨广映.表面肌电信号的AR参数模型分析方法,传感技术学报, 2003,16(004),384-387.[4] 张贤达.现代信号处理.北京,清华大学出版社,2002,90-9. 指导教师签名：系主任签名：院长签名（章）武汉理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告注：1．开题报告应根据教师下发的毕业设计（论文）任务书，在教师的指导下由学生独立撰写，在毕业设计开始后三周内完成。

表面肌电信号识别和分类的研究

对本文的研本人完全
意识到本声明的法律结果由本人承担
学位论文作者签名张坤
日期
2006 年 1 月 6 日
3
上海交通大学硕士学位论文
表面肌电信号识别和分类的研究
上海交通大学学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留
使用学位论文的规定允
同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版许论文被查阅和借阅
ABSTRACT
Intramuscular myoelectric (EMG) signals are composed of the superposition of the activities of individual motor units, which reflect the characters of the nerve and its muscle. The modern method of prothesis control is driving the artificial limbs to perform different actions through classifying the surface EMG signals. This paper mainly studies the EMG Signals from different actions and discusses the technology about how to extract EMG features from the Upper-Limb needle EMG signals and make identification for clinical diagnostic purposes. In order to identifying different patterns, the first thing we should do is to extract the characteristic of the EMG signal. This thesis uses a multi-scale wavelet transform to analyze the signals and creatively proposes a new method to create characteristic vector that is specific and simple.

基于模式识别的肌电信号处理技术研究与应用

基于模式识别的肌电信号处理技术研究与应用肌电信号（Electromyographic signals）是从肌肉产生的电信号，可以反映肌肉活动的特征和变化。

由于肌电信号具有丰富的信息，它在医学、运动科学和人机交互等领域有着广泛的应用。

为了更好地应用肌电信号，模式识别技术成为了处理肌电信号的重要手段。

本文将探讨基于模式识别的肌电信号处理技术的研究和应用。

一、肌电信号的特点肌电信号是由肌肉中肌纤维的电活动引起的。

在肌肉收缩和放松过程中，肌纤维会发出电信号，这些信号可以通过电极捕获和记录下来。

肌电信号具有以下特点：1. 高时域分辨率：肌电信号的采样频率一般在千赫兹量级，可以准确捕捉肌肉活动的快速变化。

2. 丰富的频谱信息：肌电信号在频域上具有较宽的频谱范围，不同频率成分反映了不同的肌肉活动特征。

3. 噪声干扰：肌电信号容易受到干扰，如肌肉运动外部环境噪声的影响，这对信号的处理和分析提出了挑战。

二、肌电信号的模式识别处理模式识别技术能够从输入数据中学习和提取特征，然后根据已有的模型进行分类或预测。

在肌电信号处理中，模式识别技术可以用于以下几个方面：1. 动作识别：通过对肌电信号进行特征提取和模式匹配，可以实现对不同动作的识别。

这对于康复训练、运动控制等领域有着重要的应用价值。

2. 疾病诊断：模式识别技术可以对肌电信号进行分析，从而实现对某些疾病（如肌无力、帕金森病等）的早期诊断和评估。

3. 肌肉疲劳监测：通过分析肌电信号的频谱特征和时域指标，可以实现对肌肉疲劳程度的监测和评估，为运动员的训练和康复提供指导。

4. 机器人控制：将模式识别技术与肌电信号处理相结合，可以实现人机交互中的肌电控制，使机器人能够根据肌电信号的变化实现对肌肉力量和运动意图的感知和响应。

三、肌电信号处理技术的应用案例1. 动作识别系统：基于模式识别的肌电信号处理技术在康复训练中有着广泛的应用。

通过采集和处理肌电信号，可以实时识别患者的某个特定动作，并进行实时的反馈和指导。

基于下肢表面肌电信号的动作模式识别研究

基于下肢表面肌电信号的动作模式识别研究范光辉;葛科铎;王璐;谢能刚【摘要】基于肌电信号模式识别方法,首先将采集的踝关节外展、内收,膝关节外伸、内屈4种动作的表面肌电信号经过去噪等预处理,接着分别提取4种动作表面肌电信号的积分肌电值和均方根值作为特征向量,最后利用这些特征向量进行模式识别.本文分别利用BP神经网络和极限学习机(ELM)两种方法进行肌电信号的模式识别,分别以识别率和识别时间为评价标准,比较两种方法在模式识别方面的优劣.实验结果表明:极限学习机(ELM)无论是在识别率还是在识别时间上都优于BP神经网络,能够更有效地对下肢4种动作进行模式识别.【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(034)006【总页数】5页(P44-48)【关键词】肌电信号;特征向量;模式识别;BP神经网络;极限学习机【作者】范光辉;葛科铎;王璐;谢能刚【作者单位】安徽工业大学机械学院,安徽马鞍山 243002;安徽工业大学机械学院,安徽马鞍山 243002;安徽工业大学机械学院,安徽马鞍山 243002;安徽工业大学机械学院,安徽马鞍山 243002【正文语种】中文【中图分类】TN911.7肌电信号[1](EMG)是肢体主动运动时身体内部神经电位和肌肉电位在时间和空间上的综合效应。

表面肌电信号[2] (surface electromyogram，sEMG)是肢体运动时对应肌肉伸缩所产生的通过表面电极与相关仪器记录下来能够反映人体运动特征的一种复杂微弱的生物电信号。

表面肌电信号蕴含着许多与肢体运动相关的信息，不同的肢体动作与之对应的肌肉伸缩模式也不相同，相应的表面肌电信号也存在着显著差异，由于同一人的不同动作和不同人的同一动作表面肌电信号特征不同，所以这些特征就成为识别肢体运动类别的核心信息。

随着科研人员对医疗康复领域的不断深入研究以及人们对于智能医疗康复效果的认同，智能康复器械正在被大多数人接受，它的需求也在不断增加，模式识别[3] 作为通过患者表面肌电信号判断患者运动意图的核心工具，它的识别率和识别时间影响整个智能康复系统的性能。

《基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究》范文

《基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究》篇一一、引言情感是人类最基本、最自然的表达方式，而情感的准确识别对于人机交互、医疗康复、社交机器人等领域具有极其重要的意义。

随着多模态技术的发展，基于脑电-眼电-肌电等多模态情感识别逐渐成为研究热点。

本文旨在研究基于脑电、眼电和肌电等多模态信息的情感识别方法，以期为相关领域提供理论支持和技术指导。

二、脑电信号在情感识别中的应用脑电信号是一种反映大脑活动的重要生理信号，具有高时间分辨率和低空间分辨率的特点。

在情感识别领域，脑电信号能够反映大脑皮层对情感刺激的响应。

通过对脑电信号的分析，可以提取出与情感相关的特征，如事件相关电位（ERP）等。

这些特征可用于训练情感分类模型，从而实现情感识别。

目前，基于脑电信号的情感识别研究已取得一定成果，但仍需进一步优化算法和提升识别准确率。

三、眼电信号在情感识别中的应用眼电信号是一种反映眼球运动和面部表情的生理信号。

在情感识别领域，眼电信号能够提供丰富的情感信息，如眨眼频率、瞳孔大小等。

通过对眼电信号的分析，可以提取出与情感相关的特征，如眼睛注视方向、视线变化等。

这些特征可用于辅助情感识别，提高识别准确率。

此外，眼动追踪技术还可用于实时监测用户的注意力集中程度，为情感识别提供更多信息。

四、肌电信号在情感识别中的应用肌电信号是一种反映肌肉活动的生理信号，能够反映人的行为和动作。

在情感识别领域，肌电信号能够提供关于面部表情、手势等信息的线索。

通过对肌电信号的分析，可以提取出与情感相关的特征，如肌肉活动强度、动作幅度等。

这些特征可用于辅助情感识别，特别是在面部表情难以准确判断的情况下，肌电信号能够提供有力的支持。

五、多模态情感识别方法研究多模态情感识别方法是将脑电、眼电和肌电等多种模态信息融合起来进行情感识别的技术。

通过将不同模态的信息进行互补和融合，可以提高情感识别的准确率和可靠性。

在多模态情感识别方法中，首先需要对不同模态的信息进行预处理和特征提取，然后通过机器学习或深度学习等方法进行分类和识别。

《基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究》范文

《基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究》篇一一、引言情感是人类交流与互动的核心，对情感的理解与识别在人机交互、心理咨询、医疗诊断等多个领域具有重要价值。

随着科技的进步，多模态情感识别技术应运而生，它通过整合多种生物信号，如脑电、眼电、肌电等，以更全面、更准确地识别个体的情感状态。

本文旨在探讨基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究，为相关领域的研究与应用提供参考。

二、脑电信号在情感识别中的应用脑电信号是一种非侵入式的神经电信号，能够反映大脑的神经活动。

在情感识别领域，脑电信号被广泛应用于识别个体的情绪状态。

通过对脑电信号的时域、频域分析，可以提取出与情感相关的特征，如情绪诱发时的脑电波变化等。

这些特征可用于训练情感识别模型，提高情感识别的准确率。

三、眼电信号在情感识别中的作用眼电信号是一种反映眼球运动的电信号，它能够提供关于个体注意力和情绪状态的信息。

眼动模式与情感状态之间存在密切的联系，如兴奋时眼球的快速运动、沉思时眼球的缓慢移动等。

通过分析眼电信号，可以提取出与情感相关的特征，如眨眼频率、眼球运动轨迹等，为情感识别提供更多的信息。

四、肌电信号在情感识别中的价值肌电信号是一种反映肌肉活动的电信号，它能够提供关于个体面部表情和身体姿态的信息。

面部表情和身体姿态是情感表达的重要方式，通过分析肌电信号可以提取出与情感相关的特征，如面部肌肉的活动程度、身体姿态的变化等。

这些特征有助于提高情感识别的准确性和全面性。

五、多模态情感识别的实现方法多模态情感识别通过整合脑电、眼电、肌电等多种生物信号，以更全面、更准确地识别个体的情感状态。

实现多模态情感识别的关键在于如何有效地融合多种模态的信息。

一种常用的方法是基于机器学习的融合方法，通过训练多模态情感识别模型，将不同模态的特征进行融合，以提高情感识别的准确率。

此外，还可以采用深度学习的方法，通过构建深度神经网络模型，自动学习不同模态之间的关联性，实现多模态情感的识别。

《基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究》范文

《基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究》篇一一、引言情感是人类交流的核心，对于人机交互、智能机器人、心理健康等领域具有重要意义。

随着科技的进步，多模态情感识别技术逐渐成为研究热点。

本文旨在探讨基于脑电-眼电-肌电的多模态情感识别研究，以期为相关领域提供理论基础和技术支持。

二、脑电信号与情感识别脑电信号是一种反映大脑活动的重要生物信号，其中包含丰富的情感信息。

通过对脑电信号的分析，可以了解个体的情感状态。

在情感识别领域，脑电信号常被用于情绪分类和识别。

研究方法：采用EEG（脑电图）技术采集被试在观看不同情感诱发材料（如电影片段、音乐等）时的脑电信号。

通过信号处理和特征提取，得到与情感相关的脑电特征，如事件相关电位（ERP）等。

最后，利用机器学习算法对特征进行分类和识别。

三、眼电信号与情感识别眼电信号是一种反映眼球运动和面部表情的生物信号，与情感表达密切相关。

通过对眼电信号的分析，可以了解个体的注意力、兴趣等情感因素。

研究方法：采用EOG（眼动电图）技术采集被试在观看不同情感诱发材料时的眼电信号。

通过信号处理和特征提取，得到与情感相关的眼电特征，如眨眼频率、瞳孔大小等。

同样利用机器学习算法对特征进行分类和识别。

四、肌电信号与情感识别肌电信号是一种反映肌肉活动的生物信号，与个体的行为和情绪状态有关。

通过对肌电信号的分析，可以了解个体的情绪状态和动作意图。

研究方法：采用sEMG（表面肌电图）技术采集被试在不同情感状态下的肌电信号。

通过信号处理和特征提取，得到与情感相关的肌电特征，如肌肉活动强度等。

同样利用机器学习算法对特征进行分类和识别。

五、多模态情感识别方法与实验设计基于脑电、眼电、肌电的多模态情感识别方法，本文设计了一套完整的实验方案。

该方案将同时采集脑电、眼电、肌电信号，通过多模态信号融合技术，提取出与情感相关的多模态特征。

然后，利用机器学习算法对多模态特征进行分类和识别，以提高情感识别的准确性和可靠性。