基于非线性尺度小波变换的表面肌电信号的分类

摘要

表面肌电信号(SurfaceEMG,sEMG)是一种复杂的非线性非平稳信号。我们介绍了一种非线性尺度小波变换(Wavelettransformwithnonlinearscale,NWT)。由于NWT具有渐进缩短时间分辨率的特点,所以有利于从sEMG信号获得精确的时-频信息。首先,用NWT将sEMG信号(30组前臂内旋和30组外旋的sEMG信号)变换为强度分布(时频分布),然后,用由主成分分析获得的强度分布特征值构成特征向量,最后,用BP神经网络对两种信号模式的特征向量进行分类识别。结果表明与两种传统的时频分析方法相比,NWT能够获得较高的正确识别率,同时降低了神经网络计算的复杂度。