基于组合RNN网络的EMG信号手势识别

摘要

cqvip:肌肉计算机接口(MCI)系统是虚拟现实、人机交互研究的热点之一,其核心问题是EMG肌电信号分类,因而MCI系统可以与深度学习方法有效结合。表面EMG信号分为高密度瞬时信号与稀疏多通道信号,前者类似于图像,可以采用CNN网络处理;本文应用RNN网络对后者进行研究,并利用MYO臂环实现了相应MCI系统。稀疏多通道EMG信号是不定长时间序列信号,前后时间相关性高,采用RNN网络进行分类。通过对原始信号进行时域、时频域、频域特征拓展,获得原始信号的多流特征序列,并提出两类组合RNN网络架构处理相应多流信号。用户依赖时算法准确率达90.78%,非用户依赖的人群测试中手势识别准确率达78.01%,实时动作识别准确率达82.09%,算法能在61.7毫秒内识别手势动作。本文所提出的组合RNN网络方法可以有效区分基于EMG信号的不同动作,且所设计的MCI系统用户泛化性与工作实时性表现好。