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    基于PCA和ELM 的表面肌電信號(hào)手腕動(dòng)作識(shí)別研究

    2019-02-10 06:37:26景甜甜
    關(guān)鍵詞:高維降維手腕

    景甜甜,洪 潔

    (1.安徽建筑大學(xué) 機(jī)械與電氣工程學(xué)院,合肥 230601;2.安徽江淮汽車集團(tuán)股份有限公司,合肥 230601)

    表面肌電信號(hào)(surface electromyogram,sEMG)是肌肉收縮時(shí)通過表面電極與相關(guān)儀器記錄下來的一種能反映人體運(yùn)動(dòng)特征的微弱生物電信號(hào)[1]。當(dāng)肢體進(jìn)行不同的動(dòng)作時(shí),對(duì)應(yīng)的肌肉收縮也不同,因此,通過對(duì)肌肉收縮時(shí)產(chǎn)生的表面肌電信號(hào)進(jìn)行處理可以得到不同的肢體動(dòng)作特征信息,這些特征信息也就成為肢體動(dòng)作識(shí)別的關(guān)鍵。近年來,隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,表面肌電信號(hào)被廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域[2]。

    在肌電信號(hào)對(duì)肢體動(dòng)作的識(shí)別過程中,如何準(zhǔn)確地提取肢體動(dòng)作信息以及選擇何種分類器決定著肢體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確度。通常,為了獲取較高的肢體動(dòng)作識(shí)別率,采集多通道肌電信號(hào)并提取相關(guān)特征構(gòu)成高維特征向量。但是這些高維特征向量包含許多無效信息,影響肢體動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度,且處理復(fù)雜。因此,對(duì)高維特征向量進(jìn)行降維,剔除無效信息是一種有效的處理方法。主成分分析(PCA)能在保留有效特征信息的同時(shí)對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,因而在表面肌電信號(hào)的處理中被廣泛應(yīng)用[3]。在挖掘出信號(hào)的特征信息后,隨之就是分類器的選擇,它決定著信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確程度。目前用于肌電信號(hào)識(shí)別的方法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、支持向量機(jī)等[5-6]。然而這些方法含有大量的迭代運(yùn)算,涉及的參數(shù)多,往往導(dǎo)致識(shí)別精度不高。極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)作為一種新的算法,具有學(xué)習(xí)速度快、分類精度高等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)得到廣泛運(yùn)用[7]。

    本文基于PCA和ELM算法的優(yōu)勢(shì),將兩者結(jié)合引入表面肌電信號(hào)的手腕動(dòng)作識(shí)別過程中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能較好地識(shí)別內(nèi)翻、外翻、握拳、展拳等4種手腕動(dòng)作。

    1 PCA原理

    PCA降維算法基本思路是:對(duì)各維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將數(shù)據(jù)的主成分(包含信息量大的維度)保留下來,忽略對(duì)數(shù)據(jù)描述不重要的成分,從而實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的降維處理[8]。其基本原理如下所述。

    定義1記x1,x2,…,xm為原始多維變量,y1,y2,…,yn為新多維變量,兩者關(guān)系如下所示:

    在求解式(1)過程中,系數(shù)a、i、j的確定原則如下:

    1)yi與yj(i≠j;i,j=1,2,…,m)相互無關(guān);

    2)新多維變量數(shù)據(jù)的方差逐漸減小,s2(y1)>s2(y2)>…>s2(yn);

    從以上的分析可以看出,PCA的實(shí)質(zhì)就是確定原變量xj(j=1,2,…,m)的主成分yi(i=1,2,…,n)上的荷載aij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。

    2 ELM 模型

    ELM(extreme learningmachine)是一種新型單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。相對(duì)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),ELM隱含層節(jié)點(diǎn)參數(shù)可以是隨機(jī)給定的且不需要調(diào)整,學(xué)習(xí)過程僅需計(jì)算輸出權(quán)重,具有學(xué)習(xí)效率高和泛化能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)[9]。假設(shè)有m個(gè)輸入變量,n個(gè)輸出變量,隱含神經(jīng)元數(shù)為a。對(duì)于M個(gè)訓(xùn) 練 樣 本(xi,yi),xi=[xi1,xi2,…,xim]T,yi=[yi1,yi2,…,yim]T(i=1,2,…,M)。

    ELM數(shù)學(xué)模型可表示為

    其中:wi=[wi1,wi2,…,wim]T為輸入節(jié)點(diǎn)和隱層節(jié)點(diǎn)的輸入權(quán)值;bi為第i層隱層神經(jīng)元偏差,即閾值;βi=[yi1,yi2,…,yia]為輸出神經(jīng)元的權(quán)值向量;rj=[rj1,xj2,…,xjn]T為輸出閾值。

    式中:H為樣本隱層輸出矩陣,于是轉(zhuǎn)化成求解權(quán)值最小二乘解的問題,即

    H+是H的MP廣義逆。

    3 基于PCA和ELM 的手腕動(dòng)作sEMG信號(hào)識(shí)別方法

    為了提高手腕動(dòng)作sEMG的識(shí)別準(zhǔn)確性,將兩者結(jié)合起來對(duì)采集后sEMG進(jìn)行降維處理與識(shí)別,以獲得精度更高、分類效果更佳的分類器。基于PCA和ELM的手腕動(dòng)作sEMG信號(hào)識(shí)別流程如圖1所示。

    圖1 手腕動(dòng)作sEMG信號(hào)識(shí)別流程

    算法實(shí)現(xiàn)的過程如下:

    1)采集手腕4種動(dòng)作(內(nèi)翻、外翻、握拳、展拳)表面肌電信號(hào),每種動(dòng)作采集M組樣本;

    2)對(duì)采集的肌電信號(hào)進(jìn)行N層小波分解,提取小波系數(shù)絕對(duì)值最大值作為特征向量,每個(gè)信號(hào)就有N+1個(gè)特征值,每種手腕動(dòng)作則有M×(N+1)階特征值矩陣;

    3)用PCA算法對(duì)M×(N+1)階特征值矩陣進(jìn)行降維,設(shè)選取的主成分?jǐn)?shù)目為K,此時(shí)得到降維后的特征矩陣則為M×k;

    4)每種手腕動(dòng)作選擇A個(gè)樣本作為訓(xùn)練集,剩余的M-A個(gè)樣本作為測(cè)試集,用A個(gè)樣本對(duì)ELM進(jìn)行訓(xùn)練,建立模型;

    5)用訓(xùn)練好的ELM分類器對(duì)將M-A個(gè)測(cè)試樣本進(jìn)行分類測(cè)試,輸出分類結(jié)果。

    4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    實(shí)驗(yàn)對(duì)象為健康男性志愿受試者。實(shí)驗(yàn)選用NIUSB-6211數(shù)據(jù)采集卡,基于LabVIEW 軟件完成手腕4種動(dòng)作(內(nèi)翻、外翻、握拳、展拳)兩路肌電信號(hào)的采集。實(shí)驗(yàn)采樣頻率為1 000 Hz,每個(gè)動(dòng)作采集100組數(shù)據(jù),每組2 000個(gè)點(diǎn)。采集的一組握拳兩路肌電信號(hào)如圖2所示。

    圖2 握拳動(dòng)作兩路sEMG信號(hào)

    用Sym5小波對(duì)每組動(dòng)作的兩路肌電信號(hào)數(shù)據(jù)分別做3尺度的分解,分解后提取每級(jí)分解的小波系數(shù)絕對(duì)值最大值:為分解后的子頻段,i=1,2,…,level+1,此處分解級(jí)數(shù)level=3,j為采集通道數(shù),j=2)構(gòu)成8維特征矢量:feature=則每個(gè)手腕動(dòng)作特征矩陣為100×8。

    用PCA對(duì)上述特征矩陣進(jìn)行降維處理。為了說明該方法的有效性,分別將原始的8維數(shù)據(jù)降至二維和3維,降維后的樣本分布如圖3、4所示。

    圖3 PCA降維二維分布圖

    圖4 PCA降維三維分布圖

    從上述圖中可以看出,經(jīng)PCA降維后的手腕4種動(dòng)作的樣本可以被明顯地區(qū)分開,從而說明了該方法的有效性。下一步將PCA算法與ELM相結(jié)合來對(duì)手腕4種動(dòng)作的樣本進(jìn)行分類識(shí)別,通過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),降至四維時(shí)識(shí)別效果最好。接下來,隨機(jī)選擇每組手腕動(dòng)作,選擇70組作為訓(xùn)練集,剩下的30組作為測(cè)試集。最后,對(duì)每個(gè)動(dòng)作設(shè)置1個(gè)標(biāo)簽,以方便對(duì)識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行觀察分析,各動(dòng)作對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽如表1所示。

    表1 動(dòng)作模式識(shí)別標(biāo)簽

    將降維后的特征數(shù)據(jù)輸入ELM模型中進(jìn)行測(cè)試識(shí)別,ELM模型選擇Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù),隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇500個(gè)。ELM的識(shí)別結(jié)果如圖5所示,為了對(duì)比,將原始數(shù)據(jù)分別降低至二維和三維。用相同的方法輸入ELM和支持向量機(jī)分類器進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別,識(shí)別結(jié)果如表2、3所示。

    圖5 ELM識(shí)別結(jié)果

    表2 ELM分類器識(shí)別率 %

    表3 SVM分類器識(shí)別率 %

    由表2及表3可知,運(yùn)用PCA將手腕動(dòng)作肌電信號(hào)的特征數(shù)據(jù)降至四維時(shí)分類器分類識(shí)別率最高;相對(duì)于支持向量機(jī),ELM有更好的分類識(shí)別率。因此,運(yùn)用PCA+ELM組合對(duì)手腕動(dòng)作肌電信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別不僅能對(duì)不同動(dòng)作進(jìn)行準(zhǔn)確地識(shí)別,還具有著較好的識(shí)別率。

    5 結(jié)束語

    基于主成分分析和極限學(xué)習(xí)機(jī)算法在模式識(shí)別方面的優(yōu)勢(shì),提出了一種將兩者結(jié)合起來的方法用于手腕動(dòng)作sEMG信號(hào)識(shí)別。首先采集手腕動(dòng)作肌電信號(hào),提取小波系數(shù)絕對(duì)值最大值作為原始高維特征向量,然后采用主成分分析對(duì)原始高維特征矩陣進(jìn)行降維處理,最后運(yùn)用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)降維后的特征進(jìn)行分類識(shí)別。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,該方法不僅能有效地降低sEMG特征空間維度,還能準(zhǔn)確地識(shí)別手腕sEMG信號(hào),是一種有效可靠的手腕動(dòng)作sEMG信號(hào)識(shí)別方法。

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