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基于熵的肌电信号跌倒识别
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 时间：2013.10
  • 页码：211-214
  • 分类：R318.04[医药卫生—生物医学工程;医药卫生—基础医学]
  • 作者机构：[1]杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60903084,61172134,61201300);浙江省自然科学基金资助项目(LY13F030017,Y1111189)
  • 相关项目：融合生物运动信息的上肢功能康复评价研究
作者： 席旭刚|朱海港|罗志增|张启忠|
关键词： 肌电信号, 排列组合熵, 模式识别, 跌倒检测, 经验模态分解, 聚类分析
中文摘要：

为了实现基于表面肌电信号(sEMG)的跌倒模式识别,提出了一种基于经验模态分解(EMD)排列组合熵和聚类分析的表面肌电信号跌倒识别方法,用于跌倒检测.该方法对动作持续阶段的信号首先进行经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(IMF),再依据频率有效度选取若干个包含肌电信号有效信息的IMF分量求和后,计算其排列组合熵.以胫骨前肌和股直肌两路肌电信号对应的EMD排列组合熵组成的特征向量输入主轴核聚类分类器进行模式识别.对向前跌倒、蹲下、站起和平地行走四种动作进行识别实验,平均识别率达83.75%,该方法能减少计算复杂度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:21013