文档介绍：上海交通大学硕士学位论文表面肌电信号的分类识别及其在 DSP 上的应用
表面肌电信号的分类识别及其在 DSP 上的应用
摘要
本文主要研究了表面肌电信号的分类识别及其在数字信号处理
器上的实际应用问题本文首先对表面肌电信号的生理产生原理和机
制进行分析和研究然后对现有的多种表面肌电信号各种研究及应用
加以了解和认识并对表面肌电信号分类识别的各种现有特征提取方
法和分类器的特点和性能及其结构进行了详细和具体的分析研究在
此基础之上我们在表面肌电信号分类识别研究中引入了针对多分类
器的信息融合方法其中主要是使用了模糊积分算法来对表面肌电信
号进行分类识别研究并改进了计算的过程通过和几种常规的单分
类器算法及 Dempster-Shafer 证据理论算法进行了实验对比实验结
构表明基于模糊积分算法的表面肌电信号的分类识别效果相比于其
他的对比方案是有一定提高的同时其算法的复杂度相对于证据理论
较低
在利用表面肌电信号的假肢控制研究中系统的便携性和高效性
都是十分需要考虑的问题本文就这一问题又进行了如何在数字信号
处理器系统中实现表面肌电信号分类识别的研究工作主要针对 TI
公司的 TMS320VC5416 定点处理芯片进行了基于小波系数和人工神
经网络的分类算法移植工作 S 平台上首先进行了软件程
序的编写工作在此基础上又进行了编译调试和软件仿真最后
我们在硬件平台上测试了各软件模块的功能实验表明该 DSP 平
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台在计算能力上可以较好的完成表面肌电信号的分类识别功能其实
时性也可以得到保证同时此系统的便携性也能够胜任在实际假肢控
制系统中的要求
关键字表面肌电信号, 模式识别, 信息融合, 模糊积分, 数字信号处
理器
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CLASSIFICATION OF SURFACE EMG
SIGNAL AND ITS DSP APPLICATION
ABSTRACT
This dissertation has studied the classifications of surface
electromyography (sEMG) signal and the application in digital signal
processor. In the first part, the dissertation studies the neuromuscular
anatomy physiological basis during which sEMG signal formed. In the
second part, this dissertation discusses many existing sEMG researches
and application fields. On this basis, we propose an improved method
based on information fusion for multiple classifiers. This method uses the
fuzzy integral algorithm to classify the sEMG signals. In the third part,
we has tested this fuzzy integral classification method and make a
comparation with other single classifier methods and the
Dempster-Shafer evidence theory method. The result shows that the fuzzy
integral algorithm has good pared with other methods in
sEMG classification, and its plicatedness is moderate.
In the study of the real prosthesis control system application, the
portability and real puting ability need to be well solved. This
dissertation has also studied the digi