Feature Extraction of Surface Electromyography Using Wavelet Weighted Permutation Entropy for Hand Movement Recognition
المؤلفون المشاركون
Liu, Xiaoyun
Xi, Xugang
Hua, Xian
Wang, Hujiao
Zhang, Wei
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The feature extraction of surface electromyography (sEMG) signals has been an important aspect of myoelectric prosthesis control.
To improve the practicability of myoelectric prosthetic hands, we proposed a feature extraction method for sEMG signals that uses wavelet weighted permutation entropy (WWPE).
First, wavelet transform was used to decompose and preprocess sEMG signals collected from the relevant muscles of the upper limbs to obtain the wavelet sub-bands in each frequency segment.
Then, the weighted permutation entropies (WPEs) of the wavelet sub-bands were extracted to construct WWPE feature set.
Lastly, the WWPE feature set was used as input to a support vector machine (SVM) classifier and a backpropagation neural network (BPNN) classifier to recognize seven hand movements.
Experimental results show that the proposed method exhibits remarkable recognition accuracy that is superior to those of single sub-band feature set and commonly used time-domain feature set.
The maximum recognition accuracy rate is 100% for hand movements, and the average recognition accuracy rates of SVM and BPNN are 100% and 98%, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Xiaoyun& Xi, Xugang& Hua, Xian& Wang, Hujiao& Zhang, Wei. 2020. Feature Extraction of Surface Electromyography Using Wavelet Weighted Permutation Entropy for Hand Movement Recognition. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186450
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Xiaoyun…[et al.]. Feature Extraction of Surface Electromyography Using Wavelet Weighted Permutation Entropy for Hand Movement Recognition. Journal of Healthcare Engineering No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186450
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Xiaoyun& Xi, Xugang& Hua, Xian& Wang, Hujiao& Zhang, Wei. Feature Extraction of Surface Electromyography Using Wavelet Weighted Permutation Entropy for Hand Movement Recognition. Journal of Healthcare Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186450
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1186450
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر