The present invention relates to a boost classification system based on surface electromyogram (EMG) signals for recognizing multiple walking steps. The system includes: a first classifier which receives multiple first feature values extracted from an EMG signal generated by the walking movement by using multiple first feature extraction algorithms to output one or zero according to the first feature value and a second classifier which receives multiple second feature values extracted from the EMG signal by using multiple second feature extraction algorithms to output one or zero according to the second feature value. The system can represent one of four walking movements according to with the combination of the output values of the first and the second classifiers. The first and the second classifiers are configured by using linear discriminant analysis (LDA) to be trained with the training data including the EMG sample signal of the walking movement and the walking movement data corresponding to the EMG sample signal. The present invention can classify the walking movement by using the sEMG signal without using physical sensors.COPYRIGHT KIPO 2016본 발명은 다중 보행단계 인식을 위한 표면근전도 신호기반 부스트 분류 시스템에 관한 것으로서, 보행 동작에 의한 EMG 신호로부터 다수의 제1 특징추출 알고리즘에 의해 추출된 다수의 제1 특징값을 입력받아, 상기 제1 특징값에 따라 1 또는 0을 출력하는 제1 분류기 및, 상기 EMG 신호로부터 다수의 제2 특징추출 알고리즘에 의해 추출된 다수의 제2 특징값을 입력받아, 상기 제2 특징값에 따라 1 또는 0을 출력하는 제2 분류기를 포함하고, 상기 시스템은 상기 제1 및 제2 분류기의 출력값의 조합에 따라 4개의 보행동작 중 하나를 나타내고, 상기 제1 및 제2 분류기는 LDA(linear discriminant analysis)를 이용하여 구성된 분류기로서, 보행 동작의 EMG 샘플 신호와, 상기 EMG 샘플 신호에 해당되는 보행동작 데이터로 구성되는 트레이닝 데이터에 의해 트레이닝된 분류기인 구성을 마련한다.상기와 같은 방법에 의하여, 물리적인센서를 사용하지 않고 표면근전도(sEMG) 신호만을 이용하여 보행단계를 분류할 수 있다.
