作者：游淼,邹国栋,林婉华,余龙 单位：北京生物医学工程学会;北京心肺血管疾病研究所 出版：《北京生物医学工程》2011年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBJSC2011060070 DOC编号：DOCBJSC2011060079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 目的验证使用肌动图(mechanomyography，MMG)和肌电图(electromyography，EMG)两种信号共同作为假肢控制信号时，是否能提高假肢控制系统分类的准确度。方法本文采用信号融合方法，通过融合6通道的MMG信号与2通道的EMG信号，以及基于模式识别的线性判别分析(lineardiscriminant analysis，LDA)算法，研制了基于MMG和EMG信号的假肢控制系统。结果该系统能对采集到的信号进行处理并得出动作分类结果，然后控制假肢完成相应动作。对6位测试者的腕屈、腕伸、张开、握拳4类动作以及静止状态进行假肢控制的动作分类准确度实验，准确度达94.6%，比单独用MMG信号的精度88.5%或EMG信号精度90.4%效果更好。结论基于MMG与EMG信号的假肢控制系统可以更好地实现假肢控制动作的有效分类，未来可应用于上臂截肢的残疾人。

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