[发明专利]基于平滑小波相干性的肌电信号特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于平滑小波相干性的肌电信号特征提取方法，本发明通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号，并采用带通滤波方法进行预处理，对滤波处理后的肌电信号进行小波变换，然后计算两路肌电信号的交叉小波变换，并对交叉小波变换分别进行时间轴和尺度轴上的平滑操作。最后，计算两路肌电信号的平滑小波相干系数，并使用T检验来检验不同行为之间的相关性是否存在统计学差异，得到不同肌肉组合的32级平滑小波相干系数作为特征向量。本发明使用的平滑小波相干性在特征提取方法上具有很大创新，对于后续模式识别具有较高的识别率和可靠性，可以较好地满足多模式识别任务中的特征提取要求，具有广阔的应用前景。

主权项

1.基于平滑小波相干性的肌电信号特征提取方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一，获取相关肌电信号样本数据，首先通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号，然后采用带通滤波方法进行预处理；步骤二，对滤波处理后的肌电信号进行小波变换；W_x(a,b)是小波系数，x(t)是待分析的肌电信号，是Morlet母小波函数，a是小波尺度因子，b是时移，t是局部时间原点；p是频率参数，σ是控制小波衰减的参数；步骤三，计算两路肌电信号x(t)，y(t)的交叉小波变换：步骤四，对Wxy(a,b)进行平滑处理；先计算时间轴上的平滑操作；c1是标准化系数，*代表卷积运算；然后计算尺度轴上的平滑操作；Sa(Wx(a,b))＝Wx(a,b)*c2Π(0.6a)c2也是标准化系数，Π是矩形函数；步骤五，计算两路肌电信号的平滑小波相干系数；S是平滑函数，S(W)＝Sa[St(W)]；步骤六，取32尺度时得到最大平均小波相干系数Rxy(32,b)；然后使用T检验来检查不同肌肉组合的小波相干系数在不同行为中是否有显著差异，最后将具有最大平均小波相干系数的肌肉组合的32尺度小波相干系数作为特征向量。