【技术实现步骤摘要】
一种基于误差权重的动作识别多传感信息融合方法
本专利技术属于人机交互领域，具体涉及一种基于误差权重的动作识别多传感信息融合方法，特别是基于表面肌电信号与惯性传感信息融合的动作识别方法。适用于提高基于肌电信号的人体动作识别系统的识别率。
技术介绍
肢体，尤其是手是人类日常生活中最重要的工具。假肢的使用对残障人士的生活质量改善具有重要的意义。传统的上肢假肢大多是牵引机械式假手或电动驱动式假手，通过使用者自身残肢或小型机电驱动系统的牵引，操控并控制机械手的张开或握住，实现对物件的抓握等功能。虽然能在一定程度上使伤残者满足生活自理，但是其功能十分有限。发展基于肌电信号的肌电假肢操控技术，不仅可以更好的服务于伤残者，而且该技术还可以拓展到肢体完整人群，用于康复训练、人机交互等领域，具有重要的意义。当前基于肌电信号的人体动作识别系统，仍然存在着识别率相对较低、识别动作数量有限的问题，而其中多传感信息融合问题一直是一个重要的影响因素。在当前基于表面肌电信号与惯性传感信息融合的动作识别算法中，常用的方法有两种。第一种是如CN105919591A，通过对两类信号进行特征级融合然后采...
【技术保护点】
1.一种基于误差权重的动作识别多传感信息融合方法，其特征在于步骤如下：步骤1：通过表面肌电信号采集单元与惯性传感器分别采集受试者执行手部及腕部动作时前臂处相关肌肉的表面肌电信号和惯性传感信号，并将采集到的两类信号通过蓝牙发送到微处理器；所述的表面肌电仪与惯性传感器可以集成在一起，也可以是组合而成；步骤2：分别将采集到的两类信号各自的三分之一用作训练样本，三分之一用作测试样本，剩下的三分之一用作验证样本；步骤3：对训练样本分别利用基于自适应阈值的活动段检测算法，检测出运动时肌电信号与惯性传感信号的起始点和结束点，从而将对应运动的表面肌电信号与惯性传感信号从数据流中截取出来；步...
【技术特征摘要】
1.一种基于误差权重的动作识别多传感信息融合方法，其特征在于步骤如下：步骤1：通过表面肌电信号采集单元与惯性传感器分别采集受试者执行手部及腕部动作时前臂处相关肌肉的表面肌电信号和惯性传感信号，并将采集到的两类信号通过蓝牙发送到微处理器；所述的表面肌电仪与惯性传感器可以集成在一起，也可以是组合而成；步骤2：分别将采集到的两类信号各自的三分之一用作训练样本，三分之一用作测试样本，剩下的三分之一用作验证样本；步骤3：对训练样本分别利用基于自适应阈值的活动段检测算法，检测出运动时肌电信号与惯性传感信号的起始点和结束点，从而将对应运动的表面肌电信号与惯性传感信号从数据流中截取出来；步骤4：对训练样本的表面肌电信号进行带通滤波，对训练样本的惯性传感信号进行低通滤波；步骤5：对训练样本的表面肌电信号进行特征提取得到特征向量；步骤6：对训练样本的惯性传感信号进行特征提取得到特征向量；步骤7：利用上述得到的表面肌电信号特征向量和惯性传感信号的特征向量分别训练分类器，得到两个分类器；对测试样本利用步骤3-6进行信号处理与特征提取，并利用步骤7的分类器进行测试，假设得到的误差率分别为errs和errI，利用下式计算各分类器的权重：上式中，alphas和alphaI分别为表面肌电信号分类器与惯性传感信号分类器的权重；nMotion为训练分类器的样本数目；步骤8：将alphas乘以表面肌电信号分类器，将alphaI乘以惯性传感信号分类器，然后再将两者相加确定最终分类器；步骤9：对验证样本和实时采集到的信号利用步骤3-6进行信号处理与特征提取，并...
【专利技术属性】
技术研发人员：周升丽，尹奎英，阮婷，
申请(专利权)人：西北工业大学，中国电子科技集团公司第十四研究所，
类型：发明
国别省市：陕西,61
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