【摘 要】
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本文为了实现对不同手势动作的表面肌电信号进行识别分类,设计了四通道采集器,通过高低通滤波器和陷波器结合频谱分析,滤除噪声信号。在活动段检测的过程中,创新地使用多通道组合窗口能量法,设置窗口段信号的能量为阈值,采用分通道累加计数的方式提高正确率。使用移动窗口法提取信号四个时域特征。完成特征提取后利用BP神经网络算法,对肌电信号进行分类识别,达到93%识别率。接着利用主成分分析法(PCA)对信号进行降
【基金项目】
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国家自然科学基金(51305202)。
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本文为了实现对不同手势动作的表面肌电信号进行识别分类,设计了四通道采集器,通过高低通滤波器和陷波器结合频谱分析,滤除噪声信号。在活动段检测的过程中,创新地使用多通道组合窗口能量法,设置窗口段信号的能量为阈值,采用分通道累加计数的方式提高正确率。使用移动窗口法提取信号四个时域特征。完成特征提取后利用BP神经网络算法,对肌电信号进行分类识别,达到93%识别率。接着利用主成分分析法(PCA)对信号进行降维处理,研究表明:降维算法在保持识别率为92.5%的同时,达到了优化目的。
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