摘要：表面肌电信号（sEMG）作为一种重要的生物电信号，在人机交互、康复医疗等领域具有广泛应用前景。然而，sEMG信号易受噪声干扰，影响手势识别准确率。本文针对传统小波阈值降噪方法存在的不足，提出了一种改进的小波阈值降噪算法，并构建了完整的手势识别系统。
论文概述
本文系统分析了sEMG信号的生理特性及噪声来源，针对传统小波阈值函数存在的伪吉布斯现象和信号失真问题，提出了基于自适应阈值调整的改进小波降噪方法。该方法通过引入尺度相关因子λ(j)和改进的阈值函数，实现了阈值的自适应选择，在保留信号有效成分的同时有效抑制噪声。实验结果表明，改进算法相比传统软阈值和硬阈值方法，信噪比（SNR）平均提升7.2dB，均方根误差（RMSE）降低15.3%。
构建了多域特征提取框架，从时域、频域和时频域三个维度提取34维特征向量。时域特征包括均方根值（RMS）、方差（VAR）、过零率（ZCR）等8个指标；频域特征包括平均功率频率（MPF）、中值频率（MDF）等12个指标；时频域特征包括小波能量、小波熵等14个指标。通过主成分分析（PCA）验证了特征向量的有效性，累计方差贡献率达92.6%。
对比分析了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K近邻（KNN）和多层感知机（MLP）四种分类器在手势识别任务中的性能。实验采用5种典型手势（握拳、张开、捏取、指点、静息），通过10折交叉验证评估模型性能。结果显示，随机森林和MLP分类器表现最优，识别准确率分别达到76.4%和76.1%，F1-score分别为0.758和0.753。此外，本文基于PyQt5框架开发了可视化系统，集成了信号采集、实时降噪、特征提取和手势识别功能，为sEMG信号处理提供了完整的软件解决方案。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于改进小波阈值的sEMG信号降噪与手势识别系统设计与实现化 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-22
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
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