IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 18(1), 257–265p. (2014) DOI:10.1109/JBHI.2013.2261311

Dynamical characteristics of surface EMG signals of hand grasps via recurrence plot

G. Ouyang, X. Zhu, Z. Ju, H. Liu

Recognizing human hand grasp movements through surface electromyogram (sEMG) is a challenging task. In this paper, we investigated nonlinear measures based on recurrence plot, as a tool to evaluate the hidden dynamical characteristics of sEMG during four different hand movements. A series of experimental tests in this study show that the dynamical characteristics of sEMG data with recurrence quantification analysis (RQA) can distinguish different hand grasp movements. Meanwhile, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is applied to evaluate the performance of the aforementioned measures to identify the grasp movements. The experimental results show that the recognition rate (99.1%) based on the combination of linear and nonlinear measures is much higher than those with only linear measures (93.4%) or nonlinear measures (88.1%). These results suggest that the RQA measures might be a potential tool to reveal the sEMG hidden characteristics of hand grasp movements and an effective supplement for the traditional linear grasp recognition methods.

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