基于HMM的下肢表面肌电信号模式识别的研究

来源期刊：机械设计与制造2015年第1期

论文作者：陈贵亮 周晓晨 李晨 刘更谦

文章页码：39 - 89

关键词：表面肌电信号;隐马尔科夫模型;小波变换;模式识别;概率神经网络;

摘    要：采用隐马尔科夫（HMM）的信号分类识别方法,用以实现下肢步态中各细分动作的更好识别和描述。首先将待分类的肌电信号进行预处理,按等时间间隔对每通道的肌电信号划分不同的段,采用小波变换方法对每个数据段内肌电信号进行多尺度分解,并提取小波分解系数的奇异值构成观察值序列。将步态周期的四种运动模式与HMM状态一一对应,用Baum-Welch算法对HMM参数进行重估训练,再用标定技术处理的前向后向算法和Viterbi算法进行识别,得到的平均识别率高于90%。然后在四种运动模式中分别提取小波特征组成特征编码,送入概率神经网络（PNN）中进行识别。证明HMM的识别效果优于概率神经网络,能够更好地应用于假肢的控制研究。