论文编号:CK023论文字数:30214,页数:94 ,有开题报告，任务书，外文翻译，程序
摘 要
本文主要对基于线性判别函数与非线性判别函数肌电信号的识别方法进行了研究，较好地实现了对从4块肌肉上获取的8种不同动作的肌电信号的模式识别。
利用Fisher准则函数设计了线性分类器和树分类器，并运用类内类间距离准则完成了分段线性分类器的设计。通过实验采集大量实验数据，并验证以上分类器的分类性能。结果表明，线性分类器、树分类器和分段线性分类器均能对8种不同动作的肌电信号进行模式识别，其中线性分类器和树分类器识别效果较好，各动作识别率均在80%以上。
分类器的设计在MATLAB 6.5环境下实现的。
关键词 表面肌电信号 Fisher准则 非线性判别 模式识别
Abstract
The recognition way of linear discrimination and non-linear discrimination is studied in the paper. Classifiers are designed based on linear and non-linear discrimination. Classifying 8 kinds of motion patterns’ surface electromyography acquisitioned from 4 pieces of muscles of the human body forearm was achieved.
Linear classifiers and tree classifier are designed based on Fisher guideline. Subsection linear classifier is designed based on multi-classes arithmetic. Training and testing classifiers by using experiment data, multi-classes recognition strategies are proposed based on two classes arithmetic recognition. Results of classifying different surface electromyography show that the designed classifiers can classify different movements. The linear classifiers and tree classifier’ recognition is higher than non-linear classifiers. The rate of every kinds of movements attain over 80%.
The classifier is designed on the MATLAB 6.5.
Keywords Surface electromyography Fisher guideline Non-linear discrimination Pattern recognition
目 录
摘要Ⅰ
AbstractⅡ
第1章 绪论1
1.1 表面肌电信号的研究现状1
1.2 模式识别系统概述1
1.2.1 模式识别和模式的概念2
1.2.2 模式识别系统2
1.2.3 模式识别的基本方法3
1.2.4 特征矢量和特征空间3
1.3 课题研究的内容及安排4
第2章 表面肌电信号的获取和分析5
2.1 表面肌电信号的形成原理5
2.2 表面肌电信号的特点5
2.3 表面肌电信号的获取6
2.4 表面肌电信号的分析与特征提取6
第3章 MATLAB语言简介7
3.1 MATLAB语言简介7
3.2 MATLAB语言7
3.3 MATLAB语言优点9
3.4 MATLAB控制语句简介9
第4章 线性判别函数 11
4.1 引言11
4.1.1 线性判别函数的基本概念11
4.1.2 设计线性判别函数的主要步骤13
4.2 Fisher线性判别14
4.3 多类问题的判别18
4.3.1 多类决策18
4.3.2 基于线性判别函数肌电信号分类器的设计20
第5章 非线性判别函数22
5.1 分段线性判别函数22
5.1.1 基于距离的分段线性判别函数22
5.1.2 类内类间距离准则23
5.1.3 分段线性分类器设计的一般准则24
5.2 基于分段线性判别函数肌电信号分类器的设计26
5.3 决策树简介27
5.3.1 基本概念27
5.3.2 决策树设计的基本准则28
5.3.3 基于决策树理论肌电信号树分类器的设计29
第6章 识别结果及分析32
6.1 特征值简介32
6.2 各种分类器识别结果及分析34
6.2.1 分类器运算过程34
6.2.2 识别结果36
结论41
致谢42
参考文献43
附录1 程序清单44
附录2 复杂度特征值数据90
基于线性判别函数和非线性判别函数的肌电信号的识别方法......