基于矛盾容忍随机森林的sEMG手势识别系统：针对污染数据的鲁棒性策略

本研究针对表面肌电信号(sEMG)在非受控环境中易受运动伪影、热噪声和电极-皮肤接触丢失等污染影响的问题，提出了一种结合随机森林(RF)与矛盾逻辑(Paraconsistent Logic)的混合分类方法PRF。该方法无需预处理阶段，在NINAPRO数据库实验中显示，面对污染数据时预测准确率仅下降20%，显著优于传统方法（下降达90%）。研究为肌电控制假肢等实际应用提供了高鲁棒性解决方案。

　　

在肌电控制假肢领域，表面肌电信号(sEMG)的手势识别一直面临严峻挑战。尽管实验室环境下识别率可达90%以上，但现实场景中的信号污染——如运动伪影、设备热噪声和电极接触不良——会严重破坏信号特征，导致传统算法性能断崖式下跌。这种"实验室到现实"的落差，使得现有系统难以投入实际应用。

为解决这一难题，巴西研究团队创新性地将矛盾容忍逻辑(Paraconsistent Logic)与随机森林(RF)相结合，开发出PRF分类器。该研究通过NINAPRO数据库2、3、7及自建数据库，模拟三种典型污染场景进行验证。关键技术包括：采用矛盾容忍逻辑处理非理想数据矛盾性，构建混合决策树增强表征能力，通过17种手势分类任务评估性能。实验对比了支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)等传统方法。

Results部分显示：在完整数据条件下，PRF与传统方法准确率相当（约92%）。但添加运动伪影后，传统RF准确率暴跌至32%，而PRF仅降至78%。对于电极接触丢失污染，PRF保持71%准确率，显著高于SVM的41%。热噪声测试中，PRF的83%准确率较LDA的46%展现出明显优势。

Discussion指出：PRF的核心优势在于矛盾容忍逻辑能有效处理信号污染引发的特征矛盾。当传统方法因过拟合而失效时，PRF通过逻辑原子(φ,τ)量化矛盾程度，动态调整决策边界。例如在电极接触丢失时，该方法能识别出12个特征通道中的矛盾信息并重新加权，而传统RF则因固定权重导致误判。

Conclusion强调：这是首次将矛盾容忍逻辑应用于sEMG处理领域。PRF省去了复杂的预处理步骤，在保持计算效率的同时，将污染环境下的性能波动控制在20%以内，远优于传统方法90%的波动幅度。该成果为开发低成本、高鲁棒性的肌电假肢控制系统提供了新思路，特别适合资源受限的嵌入式设备应用。论文发表于《Computers in Biology and Medicine》，研究获巴西国家科技发展委员会(CNPq)等机构资助。