公开(公告)号：CN109800792A

公开(公告)日：2019-05-24

申请号：CN201811606346.0

申请日：2018-12-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  汤敏彦 ,  姜文俊 ,  石鹏 ,  袁长敏 ,  杨晨 ,  章燕 ,  佘青山 ,  罗志增

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊C均值和DBI的肌电信号特征选择方法，本发明首先采集人体做日常行为动作时4路肌电信号，然后提取原始信号的平均幅值，方差，威尔逊振幅，自回归系数，中位频率，平均功率频率，小波能量系数，小波包能量系数，模糊熵，排列熵共10个肌电特征形成肌电特征池，再用模糊C均值对这些特征进行划分，把n个向量分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。最后，计算划分后的DBI值，选择DBI最小的4个特征作为适合识别日常行为动作的特征。基于模糊C均值和DBI的肌电信号特征选择方法，可以选择有效的合理的肌电特征值。