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基于多通道sEMG小波包分解特征的人手动作模式识别方法
人手动作模式识别是目前人机交互领域的研究热点之一，对于许多应用场景有着很大的实际意义。在日常生活中，人们使用手部完成许多动作，例如搭乘交通工具、操作电子设备或执勤等等，因此要能够准确地识别人手动作，为人们提供更好的使用体验、生活质量和高效率的工作环境。
目前，机器学习和模式识别技术在人手动作模式识别中得到广泛应用。在这些技术中，表面肌电信号（sEMG）是一种常用的数据源，可以提供人体运动信息。然而，sEMG信号非常复杂，其包含的信息难以直观地抽取出来。为了解决这个问题，传统的方法通常采用特征提取和分类器设计的方法。在特征提取方面，小波包分解被广泛应用,因为它有很好的时频局部性质和能够很好地提取信号局部特征的能力。
本论文提出了一种基于多通道sEMG小波包分解特征的人手动作模式识别方法。该方法的主要流程如下：
1.采集数据：使用采集设备采集多通道sEMG信号。在本文中，使用了MyoResearchXP系统，该系统可以同时采集8个通道的sEMG信号。
2.数据预处理：将采集得到的sEMG信号进行滤波去除噪声和干扰信号，并进行积分运算得到肌肉运动信息。
3.特征提取：采用小波包分解算法对预处理后的sEMG信号进行分解，并提取各通道的小波包分解系数作为特征向量。本文采用了Daubechies小波作为小波基函数，并设置了5级小波分解，可以获得32个小波包系数。为了降低维度和减少特征向量的冗余，使用主成分分析（PCA）进行特征降维，得到较少的有效特征。
4.分类器设计：采用支持向量机（SVM）作为分类器，用来分类不同的手部动作。为了验证该方法的效果，采用交叉验证方法对模型进行训练和测试，并计算模型的准确率、召回率和F1值等评价指标。
本论文对比了使用小波包分解特征和普通直接传递sEMG信号进行分类的方法，实验结果表明，将sEMG信号分解为小波包系数，可以获得更好的分类效果。同时，在多通道sEMG信号中加入新的通道可以进一步提高分类准确率。最终，本论文算法的准确率可以达到98.7％，表明该方法具有良好的准确性和稳定性，可以用于人手动作模式识别。
综上所述，本论文提出了一种基于多通道sEMG小波包分解特征的人手动作模式识别方法。该方法能够准确识别不同的手部动作，对于实际场景中的人机交互应用具有重要意义。同时，该方法还可以为其他相关研究提供参考。