融合多元经验模态分解与Hilbert空间填充曲线的sEMG处理方法

sEMG processing method fusing multivariate empirical mode decomposition and Hilbert space-filling curves

刘聪 ¹马钰同 ²许婷婷 ²胡胜 ²孔祥斌²

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作者信息

1. 湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉 430068;太阳能高效利用湖北省协同创新中心,湖北武汉 430068;武汉华安科技股份有限公司博士后科研工作站,湖北武汉 430068
2. 湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉 430068;太阳能高效利用湖北省协同创新中心,湖北武汉 430068
折叠

摘要

基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的表面肌电信号(surface electromyg-raphy,sEMG)手势识别算法通常将一维sEMG转换成二维肌电图作为CNN的输入.针对sEMG瞬时样本量偏少、以及一维sEMG转换成二维肌电图时带来的局部时序特征丢失等问题,提出了将多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD)算法与 Hilbert 空间填充曲线相结合的方法,以提升手势识别算法的准确率.采用开源数据集NinaPro-DBl作为实验数据集;通过MEMD算法对sEMG进行分解;将分解后的本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)作为Hilbert曲线的填充域(Hilb-IMFs)映射成二维肌电图;选择DenseNet作为手势识别的基本网络.实验结果表明,提出的方法相对于传统信号升维方法在手势识别准确率上约有4％的性能提升,验证了该方法的有效性.

关键词

表面肌电信号(sEMG)/多元经验模态分解(MEMD)/Hilbert空间填充曲线/卷积神经网络(CNN)

Key words

surface electromyography(sEMG)/multivariate empirical mode decomposition(MEMD)/Hilbert space-filling curve/convolutional neural network(CNN)

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基金项目

国家自然科学基金(61901165)

出版年

2023

光电子·激光

天津理工大学中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心

影响因子：1.437

ISSN：1005-0086

参考文献量1

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