基于凸组合的未知组合运动EMG图案合成识别
信号处理
2025-05-22 v1 机器学习
摘要
动作电位图(EMG)信号通过皮肤表面记录可实现对辅助装置（如假肢肢体）的直观控制。然而，在基于EMG的运动识别中，为所有目标运动收集完整的训练数据仍具有挑战性，尤其是针对复杂的组合运动。本文提出了一种通过凸组合基本运动图案合成EMG数据来高效识别组合运动的方法。该方法不必测量所有可能的组合运动，而是利用测量得到的基本运动数据以及合成的组合运动数据进行训练。该方法既扩展了可识别组合运动的范围，又最小化了所需训练数据的收集。我们通过对八名受试者的上肢运动分类实验评估了所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法约提高了17%的未知组合运动分类准确率。
引用
@article{arxiv.2505.15218,
title = {Recognition of Unseen Combined Motions via Convex Combination-based EMG Pattern Synthesis for Myoelectric Control},
author = {Itsuki Yazawa and Seitaro Yoneda and Akira Furui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.15218},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 8 figures, accepted at IEEE EMBC 2025