基于MYO的肌电假肢手控制中手势在线识别系统

作     者：王朋 李传江 井本成 张崇明 张自强 Wang Peng;Li Chuanjiang;Jing Bencheng;Zhang Chongming;Zhang Ziqiang

作者机构：上海师范大学信息与机电工程学院上海200234 

出 版 物：《上海师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Shanghai Normal University(Natural Sciences))

年 卷 期：2018年第47卷第1期

页      码：43-48页

摘      要：表面肌电(surface electromyography,s EMG)信号被广泛应用于临床诊断、康复工程和人机交互等领域中.针对目前控制肌电假肢手的电极成本高、电极佩戴困难以及操作灵活性差等问题,设计一种基于MYO的肌电假肢手手势在线识别系统.通过采集人体上肢前臂的表面肌电信号,在时域上分别提取5种特征值,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络分类算法实现对8种手势动作意图的在线实时识别.实验结果证明,利用MYO进行手势识别可以获得较好的识别结果,该系统能够准确识别8种手部动作,平均在线识别率达到92%.

主 题 词：表面肌电信号 MYO 特征提取 BP神经网络 在线识别 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/J.ISSN.1000-5137.2018.01.007

馆 藏 号：203284582...