基于EMD排列组合熵的肌电信号跌倒识别方法

摘要

本发明提出了一种基于EMD排列组合熵的肌电信号跌倒识别方法。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后运用能量阈值确定sEMG的动作信号进行经验模态分解，依据频率有效度的方法自适应的选取若干个包含肌电信号有效信息的内蕴模式函数分量进行迭加作为肌电信号，求取排列组合熵作为特征向量输入主轴核聚类分类器，完成对跌倒模式的识别，为跌倒的识别开辟了一个新思路。本发明运用频率有效度的方法选取经验模态分解的若干IMF分量作为肌电信号要好于原肌电信号，EMD排列组合熵的方法要好于直接排列组合熵方法、EMD近似熵方法和近似熵方法。根据特征分布的特点，采用主轴核聚类分类器的效果也更为理想。

主权项

基于EMD排列组合熵的肌电信号跌倒识别方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤(1).获取人体下肢肌电信号样本数据，具体是：首先通过肌电信号采集仪拾取大腿上最具代表性的胫骨前肌和股直肌上的肌电信号，再运用能量阈值确定肌电信号的动作信号；步骤(2).对步骤(1)获取的肌电信号进行经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数IMF，再依据频率有效度的方法选取若干个包含肌电信号有效信息的IMF分量进行迭加作为肌电信号；步骤(3).将步骤(2)获取的肌电信号进行特征提取，求出该肌电信号的排列组合熵；步骤(4).以步骤(3)获取的排列组合熵作为特征向量输入基于主轴核聚类算法的聚类分类器，获得识别结果。