基于高密度表面肌電信號的個人生物識別技術
分類：
SAGA肌電
作者：
Jiang Xinyu, Xu Ke, Liu Xiangyu, Liu Da, Dai Chenyun* , Chen Wei*
來源：
IEEE Engineering in Medicine & Biology Society
發布時間：
2020-08-27
訪問量：
(復旦大學)Jiang等人從22名被試的右手手背采集了64通道HD-sEMG信號，用于識別不同的被試。使用TMSi SAGA 64+，間距為8mm的64通道陣列電極放置被試的右手手背，以4000Hz的采樣頻率采集信號。每個試驗有8個任務，每個任務持續3秒，一個試驗重復8次。該研究實現了99.5%的正確率來識別每個被試的身份，從而證明了HD-sEMG在個人識別方面的優越性。與傳統sEMG相比，HD-sEMG陣列電極提供高分辨率空間信息。目前所知，這是第一項使用HD-sEMG作為個人識別應用的生物識別模式研究。
圖 實驗環境和電極放置
圖 實驗設計中8個任務的順序
圖 T-SNE數據可視化，任務5為例的信號，顏色代表不同被試
關鍵詞：
任務分析,生物識別,EMG,支持向量機,數據可視化,維拓啟創
下一頁
慢性腦卒中患者手抓握釋放動作意圖的EEG-EMG混合實時分類研究
可穿戴機器人系統，就像多自由度軟手套一樣，有可能改善手部運動損傷。根據用戶的意圖直觀控制的康復系統有望誘導用戶積極參與，進一步促進大腦可塑性。我們實施了一個結合腦電和肌電的分類器來檢測慢性中風患者的四種意圖。
微信公眾號
