[发明专利]基于LDA算法的表面肌电信号的通道选取方法

摘要

本发明公开了一种基于LDA算法的表面肌电信号的通道选取方法。对于确定数量的肌电信号通道组合，从胫骨前肌、腓骨长肌和比目鱼肌，腓肠肌外侧肌肉，小腿内侧的腓肠肌内侧肌肉，小腿后侧的腓肠肌内侧肌肉这6个待选的的肌电信号通道中挑出不同的组合，用基于LDA算法的准确率计算算法计算每种通道组合对脚踝的放松、背屈、跖屈、外翻和内翻5种动作模式的平均识别率。通过对每种通道组合的平均识别率进行比较，得到最优的通道组合。通过基于LDA算法的识别率计算，确定最优肌电信号通道组合，相比于通过经验确定通道组合，本发明更加科学和准确，能够使用较少的肌电信号通道实现对脚踝5种动作模式以较高的识别率进行识别。

主权项

1.基于LDA算法的表面肌电信号的通道选取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n步骤S1、用酒精对小腿上胫骨前肌、腓骨长肌、比目鱼肌、腓肠肌外侧肌肉、小腿内侧的腓肠肌内侧肌肉、小腿后侧的腓肠肌内侧肌肉6个部位进行清洁，并在6个部位上固定表面肌电电极，上述6个部位为6个待选的肌电信号通道；/n步骤S2、受试者坐在椅子上，大腿和小腿得到相应的支撑；只活动脚踝关节，做出放松、背屈、跖屈、外翻和内翻五种动作模式，用表面肌电传感器采集各个肌电信号通道的每种动作模式的肌电信号数据并以TXT格式保存到电脑；/n步骤S3、选定肌电信号通道数量为m的m通道组合，则对于m个肌电信号通道的选取，总共有n种m通道组合，其中，m＝1,…,6；/n步骤S4、对每种m通道组合的肌电信号数据进行数据分割，得到若干段肌电信号数据，定义每段肌电信号数据为一个数据窗口，对数据窗口计算绝对均值、方差、均方根、波长、威尔逊幅值、过零点值、样本熵、自回归系数、平均频率和中值频率这10种特征；/n步骤S5、对于每一种m通道组合，利用LDA算法进行训练和识别，统计每种m通道组合对放松、背屈、跖屈、外翻和内翻五种动作模式的平均识别率；/n步骤S6、比较n种m通道组合的平均识别率，最高平均识别率对应的m通道组合被作为最优的m通道组合。/n