The invention discloses a method for feature extraction of EMG signals. Firstly, the Fourier coefficients of EMG signals are extracted by Fourier transform, and the Fourier coefficients of preset frequency bands are selected and normalized; stacked automatic encoders are constructed to set the network parameters of each layer for training and updating parameters; stacked restricted Boltzmann machines are constructed to set the network parameters of each layer for training and updating parameters. After the completion of pre-training automatic encoder and limited Boltzmann machine, the two parts of pre-training parameters are connected, that is, the output of automatic encoder is the input of limited Boltzmann machine, forming a through network, realizing feature extraction of EMG signal, and solving the problems of time-domain feature change and insufficient feature extraction in frequency-domain faced by existing methods of extracting EMG signal.
【技术实现步骤摘要】
一种肌电信号特征提取方法
本专利技术涉及信号特征提取
,具体涉及一种肌电信号特征提取方法。
技术介绍
肌电信号能在一定程度上反映神经肌肉的活动,在临床医学、人机功效学、康复医学以及体育科学等方面均有重要的实用价值。特征提取能发现更具意义的潜在变量,有助于更加深入地了解肌电信号数据,减少数据存储和输入数据带宽,减少冗余。传统的肌电信号处理的方法是将肌电信号看成均值为零、方差随信号强度变化而变化的随机信号。时域特征的提取相对比较简单,故时域分析方法在肌电信号应用领域得到了比较广泛的应用。然而,时域特性虽然容易提取,但大量研究表明,当肌肉收缩力大小稍有变化时,表面肌电信号的时域特征变化较大,并不稳定,而通过快速傅里叶变换将信号变换成频域中的频谱或功率谱后,频谱或功率谱的波形变化较小,即肌电信号的频域描述相对比较稳定。肌电信号的频谱稳定性使得频域方法成为肌电信号处理技术的主流,得到了广泛的应用。但是肌电信号的复杂性决定了单独使用某一类方法进行肌电信号处理都可能无法充分利用所得信息。
技术实现思路
为解决上述问题,本专利技术提出一种肌电信号特征提取方法,实现肌电信号特征提取,解决现有肌电信号提取方法时面临的时域特征变化大、频域特征提取不充分的问题。本专利技术采用如下技术方案,一种肌电信号特征提取方法,具体步骤如下:1)对肌电信号作傅里叶变换取傅里叶系数,选取预设频段的傅里叶系数并归一化;2)构建堆叠自动编码器,设置每一层网络参数进行训练更新参数;3)构建堆叠的受限玻尔兹曼机,设置每一层网络参数进行训练更新参数;4)在预训练自动编码器和受限玻尔兹曼机完成后,将两部分 ...
【技术保护点】
1.一种肌电信号特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:1)对肌电信号作傅里叶变换取傅里叶系数,选取预设频段的傅里叶系数并归一化;2)构建堆叠自动编码器,设置每一层网络参数进行训练更新参数;3)构建堆叠的受限玻尔兹曼机,设置每一层网络参数进行训练更新参数;4)在预训练自动编码器和受限玻尔兹曼机完成后,将两部分预训练的参数前后连接起来,即自动编码器的输出为受限玻尔兹曼机的输入,形成一个贯通的网络,实现肌电信号特征提取。
【技术特征摘要】
1.一种肌电信号特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:1)对肌电信号作傅里叶变换取傅里叶系数,选取预设频段的傅里叶系数并归一化;2)构建堆叠自动编码器,设置每一层网络参数进行训练更新参数;3)构建堆叠的受限玻尔兹曼机,设置每一层网络参数进行训练更新参数;4)在预训练自动编码器和受限玻尔兹曼机完成后,将两部分预训练的参数前后连接起来,即自动编码器的输出为受限玻尔兹曼机的输入,形成一个贯通的网络,实现肌电信号特征提取。2.根据权利要求1所述的一种肌电信号特征提取方法,其特征在于,所述步骤1)中所述肌电信号为肌电信号通过滤波进行除噪后的肌电信号。3.根据权利要求1所述的一种肌电信号特征提取方法,其特征在于,所述步骤1)中所述预设频段为11HZ~50HZ。4.根据权利要求1所述的一种肌电信号特征提取方法,其特征在于,所述步骤2)对自动编码器进行训练采用随机梯度下降法,具体步骤为:21)设置自动编码器的网络参数;22)将训练数据分成含多个样本的小批量数据进行分批次训练;23)在前馈网络中根据权重和偏置计算自动编码器的输出;24)使用反向传播算法反向传播,计算损失函数,损失函数对权重和偏置求偏导,再根...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐宁,刘妍妍,倪亚南,潘安顺,刘小峰,
申请(专利权)人:河海大学常州校区,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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