仪器仪表学报

作者：石欣，范智瑞，张杰毅，徐淑源，蔡建宁

单位：石欣，范智瑞，张杰毅，徐淑源，蔡建宁,（重庆大学自动化学院重庆400044）,

关键词：表面肌电信号;特征提取;肌肉选取;随机森林;运动信号识别

基金：*基金项目：基金项目国防科技创新特区(18?H863?31?ZD?002?002?05)项目资助基于LMS?

摘要：摘要表面肌电信号(sEMG）发生于动作之前，可以在动作活动时提前预测其活动意愿，但传统的分类方法往往存在实时性与准确性难以兼容的问题。为了使得肌电信号能够更好地运用于机器设备，提出一种LMS?随机森林肌电信号快速动作分类方法，对下肢动作屈髋屈膝、屈髋伸踝、屈膝屈踝、伸膝伸踝进行动作分类与模式识别。相比于传统的分类算法，研究只需采集动作前120ms数据进行分类，利用LMS进行滤波，并且给原始数据赋予相应权重，其权重代表数据特征的重要程度，改善了传统表面肌电信号分类的实时性不足问题，为人体与外骨骼设备融合提供了解决方案。实验结果表明，相比于传统的支持向量机，反向传播神经网络等算法中，算法耗时间较短，速度为线性围栏法的7?8倍，具备较高的准确度与稳定性，识别精度为97?3%。

来源：2020年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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