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基于肌电小波相干性和支持向量机的日常行为识别方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 席旭刚,杨晨,石鹏,袁长敏,罗志增,张启忠,佘青山
- 申请号：
- CN201811603106.5
- 公开号：
- CN109567798A
- 申请日:
- 2018.26.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于肌电小波相干性和支持向量机的日常行为识别方法,本发明通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号,获取两路肌电信号的样本数据,使用一种改进小波阈值降噪方法进行预处理。计算两路肌电信号的小波相干系数。将所求得的小波相干系数作为特征向量输入支持向量机进行分类识别,成功识别了不同的日常行为,具有较高的识别率。本发明将小波相干性的肌电特征与支持向量机结合的方法,对人体日常行为识别具有较高的识别率和可靠性。实验结果表明,本发明方法对上楼、下楼、站立、行走、跑步、跌倒的平均灵敏度达96.17,平均特异度达92.29,高于一般传统的方法。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
