基于小波變換和PSO-SVM的表面肌動作模式分類

魏 偉，洪 潔，王 璐，伍吉瑤，葉 曄

（安徽工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院，安徽馬鞍山243032）

基于小波變換和PSO-SVM的表面肌動作模式分類

魏 偉，洪 潔，王 璐，伍吉瑤，葉 曄

（安徽工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院，安徽馬鞍山243032）

為提高對表面肌動作識別的準確性，提出一種小波變換與粒子群優(yōu)化支持向量機(PSO-SVM)相結(jié)合的模式分類方法。通過虛擬儀器采集肱橈肌和尺側(cè)腕屈肌的兩路表面肌電信號，運用小波變換對其進行多尺度分解，提取小波系數(shù)最大值作為表面肌動作特征，采用支持向量機(SVM)進行特征分類，并在分類過程中引入粒子群算法對SVM的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)進行尋優(yōu)。實驗結(jié)果表明，采用此方法能成功地識別表面肌內(nèi)翻、外翻、握拳、展拳4種動作，較傳統(tǒng)SVM方法有更高的分類精度。

表面肌電信號；小波變換；粒子群優(yōu)化算法；支持向量機

表面肌電信號(Surface electromyography，sEMG)是通過表面肌電拾取電極從人體皮膚表面記錄下來的、能夠反映神經(jīng)肌肉系統(tǒng)相關(guān)活動信息的微弱生物電信號[1]。不同的肢體運動對應(yīng)不同的肌肉收縮模式，相應(yīng)的sEMG特征也會有所差異，通過對這些特征的研究有助于進行肢體不同動作模式的分類[2]。因此，表面肌電信號被廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)、運動醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，特別在智能假肢控制方面受到高度重視[3-4]。

將sEMG用于肢體動作分類的研究始于上世紀90年代。目前，K近鄰分類器、Bayes決策、隱馬爾科夫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)(如模糊邏輯和模糊聚類)等分類器被用于sEMG的動作分類中，并取得了一定的研究成果[5-10]。但是，sEMG作為一種非線性、非平穩(wěn)的微弱信號，在對其進行運動分類的研究中，仍然面臨許多亟待解決的難題。

支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是由Vapnik[10]首次提出的一種新的機器學(xué)習(xí)方法，它具有良好的泛化能力與實時性，在解決小樣本、非線性及高維模式分類問題中表現(xiàn)出特有的優(yōu)勢，因而在模式分類領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。Rekhi等[11]提取手部6種動作肌電信號特征，且運用SVM分類器對其進行分類，取得了90%以上的分類效果。但SVM參數(shù)的選取困難影響了其實用性。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)源于對鳥類捕食行為的研究，是一種基于種群的隨機優(yōu)化方法，具有原理簡單、收斂速度快、容易實現(xiàn)等優(yōu)點，目前已得到廣泛的應(yīng)用[13]。

小波變換是一種信號的時間-尺度分析方法，具有多分辨率分析的特點，在時、頻兩域具有較強的表征信號局部特征的能力，能有效地從信號中提取信息。為此，本文基于小波變換對sEMG進行特征提取，引入PSO對SVM的參數(shù)進行優(yōu)化，將優(yōu)化后的SVM運用到sEMG的分類中，以期提高表面肌動作分類的準確性。

1 小波變換特征提取

小波變換的定義如式(1)

其中：Wf(a,b)為小波變換；ψ(t)為基小波或母小波函數(shù)；a為伸縮因子；b為平移因子。

由式(1)可知，小波變換是先選定一個基小波函數(shù)ψ(t)，然后將信號f(t)在ψ(t)下展開。對于一個已知信號s(t)進行小波變換，首先要選擇一個母小波函數(shù)，然后按照這個函數(shù)將已知信號展開，最后用不同尺度和不同平移小波基的線性組合表示這個信號。如式(2)所示

式中：AI(t)為第I級的低頻分量；DI(t)為第I級的高頻分量；waI為第I級的低頻小波系數(shù)；wdI為第I級的高頻小波系數(shù)；aI(t)與dI(t)是小波基。

在每級尺度的小波分解系數(shù)中，不同系數(shù)對信號的表征程度不同，其中絕對值較大的系數(shù)在時頻域內(nèi)具有較大的能量，在重構(gòu)時發(fā)揮的作用更大，因此將小波分解系數(shù)作為描述信號的特征,通過少量系數(shù)便能對信號進行很好地刻畫。

2 PSO優(yōu)化的SVM模型

2.1 PSO算法

粒子群(PSO)是一種基于群體活動的智能優(yōu)化算法，它通過模擬鳥群在飛行的集體協(xié)作避免飛行迷失的行為，由此使得群體實現(xiàn)最優(yōu)。PSO隨機初始化一群粒子，每個粒子有一個被優(yōu)化函數(shù)決定的適應(yīng)值，粒子在解空間中按照某種方式進行迭代而逐漸向最優(yōu)點靠攏，直到符合終止條件需要，從而尋得最優(yōu)解。

設(shè)xi=(xi1，xi2，…，xie)和vi=(vi1，vi2，…，vie)分別為粒子i當前的位置與速度，pi=(pi1，pi2，…，pie)為粒子i目前搜索到的最優(yōu)位置，p=(p1，p2，…，pe)為所有粒子目前搜索到的最優(yōu)位置，e為粒子群總數(shù)，粒子在每次迭代過程中，速度與位置按下式迭代更新：

式中：ω為慣性權(quán)重；c1，c2為學(xué)習(xí)因子；R1和R2為0到1之間的隨機數(shù)；k為迭代次數(shù)。

慣性權(quán)重ω體現(xiàn)粒子繼承先前速度的能力，一個較大的ω有利于全局搜索，而一個較小的w有利于局部尋優(yōu)[14]。在迭代更新過程中，粒子群的速度會被限制在一定范圍之內(nèi)，速度太大，粒子可能會錯過最好解，速度太小，粒子可能陷入局部最優(yōu)。因此，為了提高算法的收斂精度，對ω進行線性調(diào)整，使ω隨迭代次數(shù)的增加而線性遞減，調(diào)整公式為

其中kmax為最大迭代次數(shù)。

2.2 SVM分類器

支持向量機(SVM)基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準則，將原輸入空間的樣本通過非線性變換映射到高維空間中，再在高維空間中找出求取最優(yōu)的線性分類平面，使得訓(xùn)練樣本點與最優(yōu)分離平面距離最大。根據(jù)文獻[11]，線性不可分問題的Lagrange對偶函數(shù)為

其中：φxi×φxj=K(xi,xj)，即為核函數(shù)；m為樣本點個數(shù)；C為懲罰因子，用于在最小化損失函數(shù)和最小化模型的復(fù)雜性等兩方面進行折中處理。最終得到的決策函數(shù)為

式中：sgn()為符號函數(shù)；q是分類器的閾值。

在SVM中常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、二次核函數(shù)、徑向基核函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)以及Sigmoid核函數(shù)。其中：徑向基核函數(shù)(RBF)參數(shù)較少，僅參數(shù)σ，模型選擇的復(fù)雜度更??；而Sigmoid核函數(shù)在某些參數(shù)下會出現(xiàn)不合法的情況，在一般情況下，徑向基核函數(shù)(RBF)成為首選[15]。故文中選擇徑向基核函數(shù)(RBF)，如式(8)。

2.3 PSO參數(shù)優(yōu)化

實際應(yīng)用中，為獲取精度更高的SVM分類器，需對懲罰參數(shù)C、徑向基核函數(shù)中的未知參數(shù)σ進行優(yōu)化調(diào)整。文中利用PSO算法對這2個參數(shù)進行優(yōu)化，優(yōu)化過程如下：

1)初始化粒子群，隨機產(chǎn)生粒子的速度與位置，將每個粒子的歷史最優(yōu)位置pi設(shè)為當前位置,群體中最好粒子的當前位置設(shè)為p，根據(jù)個體特征設(shè)定SVM的參數(shù)向量(C,σ)的范圍。

2)計算每個粒子的適應(yīng)度值并將其與當前個體最好位置適應(yīng)度值進行比較，如果好于該粒子當前最好位置適應(yīng)度，則用該粒子當前位置取代歷史最優(yōu)位置，成為新的pi。

3)將每個粒子當前個體最優(yōu)解的適應(yīng)度值與當前群體最優(yōu)位置的適應(yīng)度值比較，如果好于當前群體最優(yōu)位置的適應(yīng)度值，則用該粒子當前位置取代全局最優(yōu)位置，成為新的pg。

4)根據(jù)式(3)，(4)對粒子的速度和位置進行更新。

5)判斷是否滿足終止條件，若滿足，則訓(xùn)練結(jié)束；若不滿足，則轉(zhuǎn)至步驟2)繼續(xù)進行優(yōu)化直至滿足終止條件，訓(xùn)練結(jié)束。訓(xùn)練結(jié)束后，輸出的全局最優(yōu)位置即為SVM中懲罰參數(shù)C、核參數(shù)σ的最優(yōu)值。

圖1 sEMG采集系統(tǒng)框圖Fig.1 Block diagram of sEMG acquisition system

3 sEMG分類實驗及結(jié)果分析

3.1 sEMG采集

sEMG采集系統(tǒng)由硬件與軟件兩部分組成，硬件部分主要包括表面電極、信號調(diào)理模塊、數(shù)據(jù)采集卡與計算機。sEMG通過貼于皮膚表面的電極拾取，通過信號調(diào)理模塊的濾波放大后輸入數(shù)據(jù)采集卡DAQ，通過其A/D轉(zhuǎn)換等功能將信號以數(shù)字形式采集并輸送至計算機；軟件通過LabVIEW編程實現(xiàn)。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1。

實驗時，設(shè)置接線端配置為差分、采集模式為連續(xù)采樣、采樣頻率為1 000 Hz。實驗過程中采集兩路動作肌電信號，一路來自肱橈肌表面，另一路來自尺側(cè)腕屈肌表面。受試者前臂水平懸空，使整個身體處于完全放松狀態(tài)，依次進行內(nèi)翻、外翻、握拳、展拳4個動作，每一動作的力度應(yīng)適中且盡量保持動作模式一致，每個動作采集100組數(shù)據(jù)，共采集400組數(shù)據(jù)。

3.2 特征提取與預(yù)處理

對采集的4種動作的sEMG，采用Sym5小波進行3尺度的小波分解，圖2顯示了內(nèi)翻的1組信號3層小波分解后各級小波系數(shù)，對分解后的子頻段提取小波系數(shù)最大值作為特征向量，即其中：為分解后的子頻段，l為分解級數(shù)，l=3；u為采集通道數(shù)，u=2。

圖2 表面肌電信號小波分解系數(shù)圖Fig.2 Wavelet decomposition coefficient chat of sEMG

提取4種動作小波系數(shù)最大值，歸一化實驗數(shù)據(jù)后，取每個動作60組作為訓(xùn)練樣本集，其余40組作為測試樣本集，采用經(jīng)PSO優(yōu)化后的SVM對每個動作進行分類。在進行模式分類之前，對每個動作設(shè)置一個標簽，以方便判斷分類結(jié)果，各動作對應(yīng)的標簽如表1。

實驗中，根據(jù)標簽對輸出結(jié)果進行判斷，如果輸出的動作標簽同設(shè)定的動作標簽相同，說明此動作被正確分類；如果輸出動作標簽與設(shè)定的動作標簽不同，說明該動作未被正確分類。而分類器性能的好壞，可以根據(jù)分類正確率進行評價，分類正確率如下式

表1 動作模式分類標簽Tab.1 Classfication tags of action patterns

3.3 實驗結(jié)果與分析

設(shè)定PSO初始種群規(guī)模m=20，學(xué)習(xí)因子c1=1.5，c2=1.7，最大進化次數(shù)100，慣性權(quán)重ω隨著進化次數(shù)的增加從1線性降低至0.5。按照上述PSO優(yōu)化SVM參數(shù)過程進行尋優(yōu)。當滿足迭代終止條件，優(yōu)化過程結(jié)束，此時得到最優(yōu)懲罰參數(shù)C=56.83，核參數(shù)σ=0.19。適應(yīng)度曲線如圖3。

建立PSO-SVM分類器，將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入SVM分類器進行訓(xùn)練，然后將測試集數(shù)據(jù)輸入SVM分類器進行模式分類,分類結(jié)果如圖4。從圖4可以看出，運用PSO-SVM分類器對手腕4種動作進行分類時，測試結(jié)果與實際結(jié)果只有2處不同，平均分類正確率達到98.75%，效果理想。為了驗證本文參數(shù)優(yōu)化方法對手腕動作sEMG分類的準確性和有效性，分別運用交叉驗證法和網(wǎng)格收索法進行測試和訓(xùn)練。

交叉驗證法是將懲罰參數(shù)C和核參數(shù)σ在一定范圍內(nèi)進行分組。將原始數(shù)據(jù)集分成10份，輪流將其中9份作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，1份作為測試數(shù)據(jù)，對選定的懲罰參數(shù)C和核參數(shù)σ通過訓(xùn)練集與測試集進行測試，得到10次分類結(jié)果，計算其平均值作為對SVM算法精度的估計。最終選擇分類正確率最高的那組懲罰參數(shù)C和核參數(shù)σ作為最佳參數(shù)。網(wǎng)格收索法是對所有SVM的懲罰參數(shù)C、核參數(shù)σ進行統(tǒng)計，依據(jù)步距決定的網(wǎng)絡(luò)對上面2個參數(shù)進行分組，再逐個對網(wǎng)絡(luò)中可能的最優(yōu)參數(shù)值進行計算，找到最優(yōu)參數(shù)[16]。對比分類結(jié)果見表2。

由表2可知，采用PSO優(yōu)化的方法對內(nèi)翻、外翻、握拳、展拳4種動作的平均分類正確率達98.75%，采用交叉驗證法和網(wǎng)格收索法的平均分類正確率分別為96.875%和96.25%。與交叉驗證法和網(wǎng)格收索法相比，采用PSO能夠更加準確地得到懲罰參數(shù)C與核參數(shù)σ的最優(yōu)組合，使得SVM的分類精度更高。

圖3 PSO尋找最佳參數(shù)的適應(yīng)度曲線Fig.3 Fitness curve of PSO for finding the optimal parameters

圖4 PSO-SVM分類結(jié)果Fig.4 Classfication results of PSO-SVM

表2 不同分類方法的分類正確率/%Tab.2 Classification accuracy of different recognition methods/%

4 結(jié) 論

提出一種小波變換和粒子群優(yōu)化支持向量機(PSO-SVM)相結(jié)合的模式識別方法，通過采集4個動作(內(nèi)翻、外翻、握拳、展拳)的兩路表面肌電信號，運用小波變換對sEMG進行多尺度分解，提取小波系數(shù)最大值作為其特征，采用PSO優(yōu)化SVM的方法進行特征分類。實驗結(jié)果表明，基于小波變換和PSO-SVM的方法能夠有效分類4種動作模式，與交叉驗證法和網(wǎng)格收索法相比，采用PSO的方法分類結(jié)果更準確，識別率更高。

[1]DE L C,CARLP J.Physiology and mathematics of my electric signals[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering,1979,26(6)∶313-325.

[2]洪潔，王璐，魏偉，等.基于人工魚群算法優(yōu)化SVM的手部動作sEMG識別[J].傳感器與微系統(tǒng)，2016,35(2)∶23-25.

[3]SILVA L,VAZ J R,CASTRO M A,et al.Recurrence quantification analysis and support vector machines for golf handicap and low back pain EMG classification[J].Journal of Electromyography and Kinesiology,2015,25(4)∶637-647.

[4]TSAI AC,LUH J J,LIN T T.A novel STFT-ranking feature of multi-channel EMG for motion pattern[J].Expert Systems with Applications,2015,42(7)∶3327-3341.

[5]譚冠政，吳立明.國內(nèi)外人工腿(假肢)研究的進展及發(fā)展趨勢[J].機器人，2001,23(1)∶91-96.

[6]張啟忠，席旭剛，馬玉良，等.基于表面肌電信號的手腕動作模式識別[J].中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報，2013,32(3)∶257-265.

[7]崔建國，李一波，李忠海，等.基于Bayes決策理論的表面肌電信號模式分類的研究[J].計量學(xué)報，2007,28(1)∶89-92.

[8]陳貴亮，周曉晨，李晨，等.基于HMM的下肢表面肌電信號模式識別的研究[J].機械設(shè)計與制造，2015(1)∶39-44.

[9]GUO S X,PANG M Y,GAO B F,et al.Comparison of sEMG-based feature extraction and motion classification methods for upper-limb movement[J].Sensors,2015,15(4)∶9022-9038.

[10]VAPNIK V N.統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論[M].許建華，張學(xué)工，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2004∶45-50.

[11]REKHI N S,ARORAA S,SINGH S,et al.Multi-class SVM classification of surface EMG signal for upper limb function[C]//The International Conference on Environmental Pollution and Public Health.Beijing∶EPPH,2009∶113-117.

[12]SREEJINI K S,GOVINDAN V K.Improved multiscale matched filter for retina vessel segmentation using PSO algorithm[J].Egyptian Informatics Journal,2015,16(3)∶253-260

[13]GARG H.A hybrid PSO-GA algorithm for constrained optimization problems[J].Applied Mathematics and Computation, 2016,274∶292-230.

[14]郁磊，史峰，王輝，等.MATLAB智能算法30個案列分析[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2011∶134-135.

[15]李佳.基于粒子群優(yōu)化支持向量機的異常入侵檢測研究[D].株洲：中南林業(yè)科技大學(xué)，2009∶56-61.

[16]亢生彩.網(wǎng)格搜索法SVM參數(shù)優(yōu)化在主扇風(fēng)機故障診斷中的應(yīng)用[J].煤炭技術(shù)，2015(1)∶295-297.

責任編輯：何莉

Movement Pattern Classification of Surface Electromyography Based on Wavelet Transform and PSO-SVM

WEI Wei,HONG Jie,WANG Lu,WU Jiyao,YE Ye
(School of Mechanical Engineering,Auhui University of Technology,Ma'anshan 243032,China)

In order to improve the accuracy of surface electromyogram movement pattern classification,a new classification method based on the combination of wavelet transform and particle swarm optimization-support vector machine(PSO-SVM)was proposed.Firstly,two surface electromyography signals from channels of brachioradialis muscle and flexor carpi ulnaris were acquired with virtual instruments.Secondly,the wavelet transform was used to decompose the surface electromyography,and the maximum value of wavelet coefficients was extracted as the feature vector of the surface electromyogram movement pattern.Finally,take the features as the input,SVM classifier was employed to classify the surface electromyogram pattern,and in which PSO algorithm was used to optimize the penalty parameter and kernel function of SVM.Experimental results show that four movement patterns of wrist down,wrist up,hand grasps,hand extension are successfully classified with the proposed pattern classification method,which has higher classification accuracy than that of traditional one.

surface electromyography;wavelet transform;particle swarm optimization algorithm(PSO);support vector machine(SVM)

TP 391.4

A

10.3969/j.issn.1671-7872.2016.03.014

2016-06-22

國家自然科學(xué)基金項目(61375068)；安徽省高等學(xué)校自然科學(xué)研究重點項目(KJ2016A813，KJ2013A056)

魏偉(1980-)，男，安徽巢湖人，講師，主要研究方向為信號處理、計算機仿真等。

1671-7872(2016)03-0272-06