[发明专利]一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法

权利要求书

1.一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)、采用PVDF传感器阵列，实时采集多通道的腕部动作信号；

(2)、分别计算步骤(1)采集的腕部动作信号和背景噪声的短时能量，并对步骤(1)采集的腕部动作信号进行预处理，以去除其中的背景噪声和滤除工频干扰；

(3)、基于步骤(2)得到的短时能量和预处理结果，对腕部动作信号进行基于短时能量的端点检测，以得到手指动作的分割点，进而提取得到手指运动数据；

(4)、基于短时能量对步骤(3)得到的手指运动数据进行编码，得到单个手指动作的特征向量；

(5)、使用分类器对步骤(4)得到的单个手指动作特征向量进行分类与识别，得到手指运动识别结果；

设PVDF传感器阵列由J个PVDF传感器构成，步骤(2)中，定义x(n)为J个PVDF传感器第n次采样的多通道的腕部运动信号，可表示为x(n)＝{x_j(n)，j＝1，2，...，J}，x(n)称为第n组腕部运动信号，同时设第n组腕部运动信号的短时能量为E(n)，通过公式可计算得到W(n)；

设每次上电初始化时，根据PVDF传感器阵列采集的M组数据计算得到的背景噪声的幅值平均值为x_noise，其中M组数据的总时长不少于3秒，同时设背景噪音的短时能量平均值为ε，通过公式可计算得到ε；

步骤(2)中，设第n组腕部运动信号x(n)去除背景噪声后的信号为x_r(n)，则x_r(n)＝x(n)-x_noise，通过该公式实现去除第n组腕部运动信号x(n)中的背景噪声；

定义H(z)为工频滤波所使用的离散传递函数，通过公式x_f(n)＝x_r(n)*H(z)实现滤除x_r(n)中的工频干扰，完成预处理，其中*表示卷积运算，最终预处理后的信号为x_f(n)；

所述离散传递函数

步骤(3)的过程如下：

(3.1)、在端点检测子程序中初始化设置动作起点标志器S＝0，有效动作标志器F＝0，短时能量低阈值E₁＝2ε，短时能量高阈值E_h＝15ε，将x_f(n)与E(n)输入到端点检测子程序中；

(3.2)、判断E(n)是否小于E₁，若判断为是，则执行步骤(3.5)；若判断为否，则保存x_f(n)，并执行步骤(3.3)；

(3.3)、判断E(n)是否大于E₁，以及动作起点标志器S是否等于0，若判断为是，则标记该组数据为动作起点A，并设置动作起点标志器S＝1，然后执行步骤(3.6)；若判断为否，则执行步骤(3.4)；

(3.4)、判断E(n)是否大于E_h，若判断为是，则设置有效动作标志器F＝1，执行步骤(3.6)；若判断为否，则设置有效动作标志器F＝0，执行步骤(3.6)；

(3.5)判断有效动作标志器F是否等于1，以及E(n)是否小于E₁，若判断为是，则设置F＝0、S＝0，并且标记该组数据为动作终止点B，并执行步骤(3.7)；若判断为否，则执行步骤(3.6)；

(3.6)、取下一组数据X_f(n+1)与E(n+1)，并执行步骤(3.1)；

(3.7)、将检测到的单个动作的数据记为X_AB，X_AB＝{x_f(i)|i＝n_A，...，n_B}，动作的数据长度为n_AB＝n_B-n_A，对X_AB查找最大值的位置，记为n_max，在该位置向前查找p组数据、向后查找q组数据，截取在(n_max-p)组～(n_max+q)组之间的数据，若在查找时出现无数据位或数据长度不足，即为n_max-p＜n_A或n_max+q＞n_B，则在(n_max-p)组～n_A组或n_B组～(n_max+q)组的无数据位补零，得到动作数据长度为l的单个动作的信号X_L＝{x_l(i)|i＝p，...，q}；

步骤(3)中，所述短时能量的高阈值E_h＝(15±2)×ε，短时能量的低阈值E_l＝(2±1)×ε，动作数据长度l＝p+q，p为上升沿的长度，q为下降沿的长度。