基于表肌電信號(hào)的手勢(shì)模式識(shí)別研究與交互系統(tǒng)的設(shè)計(jì).pdf

1、隨著穿戴式設(shè)備的普及與發(fā)展，人機(jī)交互方式不斷推陳出新，打破以往的交互界限，因而如何尋求更為高效自然的信息溝通方式成為行業(yè)的熱點(diǎn)。肢體語言，尤其是骨骼肌運(yùn)動(dòng)所表征的含義成為人機(jī)交互探索的方向，而肌電信號(hào)作為運(yùn)動(dòng)模型探索的信息來源，在一定程度上反應(yīng)人體神經(jīng)肌肉的功能狀態(tài)。
　　本文從表肌電信號(hào)的原理入手，并對(duì)信號(hào)提取、特征提取、特征降維逐步展開研究，隨后又分析對(duì)比基于表肌電信號(hào)的分類方法。主要的工作如下:
　　通過了解手臂上的骨

2、骼肌群，設(shè)計(jì)表肌電采集實(shí)驗(yàn)——選取9種代表性的手腕手勢(shì)動(dòng)作，并將其大體分為主手腕動(dòng)作與主手指動(dòng)作兩類。
　　為了簡(jiǎn)單有效地提取表肌電信號(hào)中的信息，本文對(duì)信號(hào)的時(shí)域以及頻域進(jìn)行較為全面的特征抽取，并人工添加高斯白噪音，以便模擬現(xiàn)實(shí)采集環(huán)境中可能遇到的隨機(jī)干擾信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)特征的健壯性分析，挑選出魯棒性強(qiáng)的特征從而更好地應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)的環(huán)境中。對(duì)抽取特征的冗余信息進(jìn)行主成分分析(PCA)和非相關(guān)線性判別分析(ULDA)，并結(jié)合傳統(tǒng)應(yīng)用中