摘要
本发明公开了一种极坐标下基于几何特征的sEMG信号肌力分析方法,包括:基于手指屈伸动作与前臂肌肉群的对应关系,采用多通道同步采集sEMG信号,并标记不同手指对应的sEMG通道;对标记的信号进行数据预处理;对于预处理完的信号进行坐标转化,得到sEMG信号的极坐标图;根据极坐标图提取几何特征参数,提取各个通道的极坐标特征,构建极坐标空间协同表征机制,用来表示肌肉协同策略、运动模式分类及异常状态;建立肌力‑几何极坐标特征的对应模型,实现多指协同运动sEMG的实时估计与运动过程判定。本发明对抓握力变化的敏感度有很大提升,且抗干扰性显著增强。解决了动作运动段难以分析的难题,分类准确率显著提高。
技术关键词
分析方法
多通道同步采集
运动模式分类
肌电传感器
信号处理算法
SVR模型
滤除工频干扰
标记
多维特征向量
支持向量回归
异常状态
关系
陷波滤波器
扇形面积
分类准确率
闭合轮廓
带通滤波器