A Multifeatured Time–Frequency Neural Network System for Classifying sEMG

计算机科学 人工神经网络 人工智能 模式识别(心理学) 特征(语言学) 时域 时频分析 信号(编程语言) 时滞神经网络 语音识别 计算机视觉 滤波器(信号处理) 哲学 语言学 程序设计语言
作者
Zhongke Gao,Yangyang Wang,Xinlin Sun,Peiyin Chen,Chao Ma
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems Ii-express Briefs [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:69 (11): 4588-4592 被引量:3
标识
DOI:10.1109/tcsii.2022.3181057
摘要

Human gesture-related electromyographic signal in intelligent recognition systems has attracted widespread attention. The EMG signal is the temporal and spatial superposition of motor unit neural potentials and it contains nonlinear and complex characteristics. Despite the previous efforts, recognizing more different actions and building an online recognition system remain challenging. To address these issues, we construct a multi-feature time-frequency neural network system and a dataset which contains twenty kinds of hand movements. In a multi-featured time-frequency neural network system, the multi-layer CNN structure is used to obtain faster recognition and better classification results. The experimental results demonstrate that equipment and algorithmic model can reach a 94.66% accuracy. Our approach focuses on processing multiple time and frequency domain features of sEMG using CNN. Importantly, we also perform real-time validation. The system can accurately recognize hand movements to control UAV motion in real-time, in which case system classification takes 0.05s. This demonstrates the practicality and effectiveness of the sEMG acquisition system based on the multifeatured time-frequency neural network.
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