[发明专利]基于表面肌电信号的动作模式识别方法及装置

说明书

本申请公开一种基于表面肌电信号的动作模式识别方法及装置。涉及计算机信息处理领域，该方法包括：获取使用者的多通道表面肌电信号；分别提取每一个通道的表面肌电信号的特征数据，所述特征数据包括时域特征数据与频域特征数据；通过所有通道的所述表面肌电信号的所述特征数据组成特征数据集合；以及通过所述特征数据集合与分类器模型对所述使用者的动作模式进行识别。本申请公开的基于表面肌电信号的动作模式识别方法及装置，能够准确的反映肌肉的活动状态并准确的识别相应动作。

技术领域

本发明涉及康复及运动辅助系统技术领域，具体而言，涉及一种基于表面肌电信号的动作模式识别方法及装置。

背景技术

肌电信号(EMG，electromyography)是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中许多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加，反映了神经、肌肉的功能状态，在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。近年来，表面肌电信号(surfaceelectromyography,sEMG)的研究引起了越来越多人的兴趣，表面肌电的检测分析已成为医学和生物医学工程界研究的热点问题之一。

表面肌电信号(sEMG)是伴随肌肉活动产生的一种重要的生物电信号。由表面肌电传感器在相应肌群皮肤表面捕获的肌肉活动信息不但能反映关节的伸屈状态和伸屈强度，还能反映动作完成过程中肢体的形状和位置等信息，是感知人体动作的重要方式。而且与利用针电极检测的肌电信号相比，表面肌电信号检测具有无创性，有广泛的应用前景，可广泛用于神经肌肉的基础研究、临床诊断、康复工程、运动医学及老年医学等领域。例如，由于有创肌电难以用于需长时间监护肌电的场合，因此表面肌电信号的研究在康复工程领域正积极地发挥其优势。现在可通过检测人体残肢表面肌电信号，提取出肢体的动作特征，来自动控制假肢运动。还可以利用表面肌电信号提取的特征作为功能性电刺激的控制信号，帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。

通常所获得的表面肌电信号是一维时间序列信号，它是表面引导电极所触及的多个运动单位活动时所产生的电变化在时间和空间上迭加的结果，与不同机能状态和活动状态下参加活动的运动单元数量、不同运动单位的放电频率、运动单位的同步化程度、运动单位募集模式以及表面电极的放置位置、皮下脂肪厚度、体温变化等因素有关，因此表面肌电信号是一种非平稳、非线性的随机信号。现有的表面肌电信号分析大多是简单的处理一到两个通道肌电信号，很难准确的反映肌肉的活动状态以及精确地识别相应动作

因此，需要一种新的基于表面肌电信号的动作模式识别方法及装置。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于表面肌电信号的动作模式识别方法及装置，能够准确的反映肌肉的活动状态并准确的识别相应动作。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明的一方面，提出一种基于表面肌电信号的动作模式识别方法，该方法包括：获取使用者的多通道表面肌电信号；分别提取每一个通道的表面肌电信号的特征数据，所述特征数据包括时域特征数据与频域特征数据；通过所有通道的所述表面肌电信号的所述特征数据组成特征数据集合；以及通过所述特征数据集合与分类器模型对所述使用者的动作模式进行识别。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：通过预定的动作模式的多通道表面肌电信号生成所述分类器模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述通过预定的动作模式的多通道表面肌电信号生成所述分类器模型，包括：确定预设的动作模式；获取每一个预设的动作模式的多通道表面肌电信号；将所述多通道表面肌电信号进行数据处理，生成训练数据；以及使用所述训练数据对分类器进行训练以生成所述分类器模型。