基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法.pdf

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1、硕士学位论文题目:基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法研究生王佳佳专业控制工程指导教师高发荣副教授完成日期2015年3月 杭州电子科技大学硕士学位论文基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法研究生：王佳佳指导教师：高发荣副教授2015年3月 DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterMethodsofFeatureExtractionandGaitRecognitionforLowerExtremityBasedonElectromyographicSignalsCan

2、didate:WangJiajiaSupervisor:AssociateProf.GaoFarongMarch,2015 杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，

3、即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：指导教师签名：日期：日期：年年月月日日 杭州电子科技大学硕士学位论文摘要表面肌电信号(SurfaceElectromyography，sEMG)是骨骼肌随意收缩期间，活跃的运动单元产生的，可通过表面电极进行拾取。肌电信号与肌肉的活动状态和运动的功能状态

4、之间存在着关联性，它包含相关运动单元的组合及分解、运动意图和神经肌肉系统生理学状态信息，被广泛应用在假肢控制、人机交互、骨骼参数预测和神经肌肉疾病诊断等方面。不同的肢体动作间的差异可通过肌电信号的特征来体现，对这些特征的研究，有助于进行下肢行走状态的识别和分析。本文以实验获取的人体下肢表面肌电信号为研究对象，研究基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法。通过信号消噪、特征提取与分类、模式识别等技术手段，实现对下肢步态的有效识别。本文主要工作包括：(1)针对肌电信号非线性、非平稳、非周期的特点，设计了基于多尺度熵的表面肌电信号特征提取方法，实现了表面肌电信号在不同尺度

5、上的复杂性测度。同时通过提取肌电信号的积分肌电值、绝对值方差时域特征，得到了特征向量的样本集。(2)针对支持向量机的参数优化问题，构建PSO-SVM的分类器，采用PSO对SVM进行参数优化选择，优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数。并对优化前后的步态识别结果进行比较，发现PSO-SVM优化方法，在明显提高步态识别率的同时，兼顾了分类的准确性和自适应性。(3)针对步态特异性和个体差异性问题，通过对采集的实际步态运动数据进行统计分析，研究了人体行走时存在步态周期非均匀性（非等时性）特点，并通过对不同步态周期长度数据进行分组识别，详细讨论了这一现象对步态识别率的影响。本文系

6、统研究了下肢步态行走中的特征提取和模式识别问题。通过肌电信号的实验数据采集和识别算法分析，有效提取了肌电信号的时域和非线性特征；通过参数优化方法，明显提高了支持向量机的步态识别率；并分析讨论了步态周期的非均匀性特点及其对识别结果的影响。这些工作对于人体下肢运动功能检测与评价，以及智能康复辅助设备研发，具有重要的应用价值。关键词：步态识别，肌电信号，多尺度熵，粒子群优化算法，支持向量机，非均匀性I 杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTSurfaceelectromyography(sEMG)isgeneratedbyactivemotorunitsdurings

7、keletalmusclecontractionatrandomandcanbepickedupbythesurfaceelectrodes.Withthecorrelationbetweenmuscleactivitystatusandmotionfunctionalstatus,theEMGsignalscontainthecombinationanddecompositionrelatedmovementunits,themovementintentionsandthewealthofinformationofphysiologicalstat