基于肌音信号的头部动作模式识别

摘要

肌音信号(MMG)是一种肌肉收缩时发出的低频信号,通过测量分析颈部前后两侧的胸锁乳突肌和头夹肌的肌音信号,成功识别点头、抬头、左摆、右摆、左转、右转6个头部动作模式。实验中采集了4个通道的数据,经滤波、归一化的预处理后,用不等长分割法分割出动作帧。提取了动作帧的小波包系数能量及双谱对角切片特征,经主元分析法(PCA)和Fisher线性判别分析(FLDA)降维,用支持向量机(SVM)分类。最后对小波包系数能量和双谱对角切片特征进行FLDA降维,识别率达95.92%。