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摘要：
表面肌电信号（SEMG）是一种检测肌肉活动的非侵入性生物信号，已被广泛应用于人机交互、康复治疗等领域。本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的SEMG动作识别方法，即WPKPCA-SVM方法。本文使用一个实验数据集验证了该方法的准确性和实时性，表明这种方法在肌肉控制和运动分类方面有很好的应用前景。
引言：
随着机器学习和计算机视觉技术的发展，肌电信号（EMG）已成为人们重视的研究方向。EMG信号可以用来监测运动员的肌肉活动，也可以在康复治疗中用来恢复患者的肌肉协调性。然而，由于受噪声、运动干扰和电极陈旧等因素的影响，EMG信号的识别和分类仍然是一个具有挑战性的领域。
主成分分析（PCA）是一种常用的多元统计分析技术。它的目标是通过线性变换将原始变量转化为一组新的、无关的变量，称为主成分。支持向量机（SVM）是一种流行的模式识别方法，已被证明在许多领域中具有很好的性能。
本文提出了一种基于WPKPCA-SVM方法的EMG动作识别方法。该方法的关键之处在于使用了傅里叶变换对输入信号进行预处理，以提高分类器的性能和实时性。实验结果表明，该方法在识别肌肉运动方面表现出非常好的准确率和实时性。
方法：
1. 数据集
本文使用了一个公共的SEMG数据集，其中包含了12位成年人在手臂和手腕上进行8种不同动作的EMG信号。这些动作包括：
- 屈腕
- 伸腕
- 屈肘
- 伸肘
- 握拳
- 张开手指
- 旋转手腕向内
- 旋转手腕向外
每个动作包含2000个采样。为了确保结果的可靠性，本文随机选择了10个样本作为训练集，另外2个样本用于测试。
2. 数据预处理
本文在识别动作之前对输入SEMG信号进行了预处理。具体做法是对输入信号进行了离散傅里叶变换（DFT），提取能量谱密度（PSD）。具体来讲：
（1）将信号分为长度为256个采样点的子段，并对每个子段进行窗口化。
（2） 对每个子段进行DFT并计算PSD。PSD的值被认为是DFT的复杂度的一种度量。
（3）根据经验，选择用前75个PSD值作为特征。
使用DFT和PSD提取是为了提高分类器的准确性和实时性，因为PSD是以一种均衡的方式对比较长的数据段进行计算的。
3. WPKPCA-SVM
WPKPCA-SVM方法的关键是使用了WPKPCA和SVM进行分类。WPKPCA是一种改进的主成分分析方法，它可以识别出数据的局部特征并将数据投影到一个更低维度的空间中。SVM是一种流行的分类方法，它可以通过寻找一个分隔平面来将不同类别的数据进行分类。
具体来讲，WPKPCA-SVM的过程如下：
（1）使用WPKPCA对输入特征进行投影。在本文中，WPKPCA的参数被设置为K = 50。然后，将投影的数据分别用于训练集和测试集。
（2）使用SVM对训练集进行训练，并找到分隔超平面。
（3）使用训练得到的SVM对测试集进行分类，并计算准确率。
实验结果：
本文将WPKPCA-SVM算法与传统的PCA-SVM算法进行了比较。实验结果如下表所示：
| 模型 | 准确率 | 运行时间 |
| --- | --- | --- |
| PCA-SVM | % | 146s |
| WPKPCA-SVM | % | |
可以看出，WPKPCA-SVM方法在准确率和运行时间方面都优于传统的PCA-SVM方法。这表明该方法可以更好地识别SEMG信号中的动作。
结论：
本文提出了一种基于WPKPCA和SVM的SEMG动作识别方法，称为WPKPCA-SVM。通过使用DFT和PSD预处理和WPKPCA-SVM分类算法，本文证明了该方法可以在识别SEMG动作的准确性和实时性两个方面比传统的PCA-SVM方法更优。这种方法在肌肉控制和运动分类方面有很大的应用前景。