基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法

摘要

本发明涉及一种基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法。现有的方法大都采用单分形理论，对肌电信号仅做整体的奇异性评价，而没有研究信号的局部奇异性特征。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后用经验模态分解的方法提取肌电信号的多层内在模态函数，利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱。最后，以各层模态函数上的广义维数谱作为模式识别的特征向量，以支持向量机为分类器实现多运动模式的分类与识别。本发明提出利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱作为表面肌电信号的特征，具有较好的鲁棒性，能从信噪比相对较低的肌电信号中计算出稳定的特征数据。

主权项

基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法，其特征在于该方法包括如下步骤： 步骤(1).获取人体上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人体上肢肌电信号，再采用空域相关滤波方法对含有干扰噪声的肌电信号进行消噪；步骤(2).将步骤(1)获取的肌电信号进行经验模态分解，得到代表肌电信号细节构成的多层窄带信号，即内在模态函数；步骤(3).对步骤(2)所获得的内在模态函数进行多重分形分析，提取其广义维数谱，作为肌电信号多模式识别的特征向量；步骤(4).以步骤(3)获取的特征向量输入对支持向量机进行分类识别，获得识别结果。