公开(公告)号：CN101732110A

公开(公告)日：2010-06-16

申请号：CN200910154611.0

申请日：2009-11-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 罗志增 ,  李亚飞 ,  孟明

IPC: A61F2/72

Abstract: 本发明涉及用于手部动作识别的脑电和肌电信号混沌特征融合方法。现有的方法识别率不高。本发明方法从混沌动力学系统角度提取脑电与肌电对应相应手部动作时混沌特征的两个参数：最大Lyapunov指数和关联维数，融合归一化后输入SVM分类器实现对手部动作的识别，具体包括三个步骤：(1)提取消噪后脑电和肌电信号混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数；(2)脑电和肌电信号特征参数融合和归一化处理；(3)采用支持向量机方法，得到手部动作分类识别的结果。本发明方法从混沌动力学系统角度对脑电和肌电信号进行了分析，提取了描述了对应手部动作混沌特征的特征参数，实现了对手部动作的识别，提高了识别率，为实际的应用提供了途径。

公开(公告)号：CN101732110B

公开(公告)日：2012-11-07

申请号：CN200910154611.0

申请日：2009-11-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 罗志增 ,  李亚飞 ,  孟明

IPC: A61F2/72

Abstract: 本发明涉及用于手部动作识别的脑电和肌电信号混沌特征融合方法。现有的方法识别率不高。本发明方法从混沌动力学系统角度提取脑电与肌电对应相应手部动作时混沌特征的两个参数：最大Lyapunov指数和关联维数，融合归一化后输入SVM分类器实现对手部动作的识别，具体包括三个步骤：(1)提取消噪后脑电和肌电信号混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数；(2)脑电和肌电信号特征参数融合和归一化处理；(3)采用支持向量机方法，得到手部动作分类识别的结果。本发明方法从混沌动力学系统角度对脑电和肌电信号进行了分析，提取了描述了对应手部动作混沌特征的特征参数，实现了对手部动作的识别，提高了识别率，为实际的应用提供了途径。