【摘 要】
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目的:在肌电模式识别的实际应用中,力的变化会影响训练分类器的性能,导致很差的鲁棒性。本文提出了联合频域和谱域,提取四个频谱域特征进行分类来提高肌电模式识别分类器抗力
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773151),河北省自然科学基金(F2018202279)
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目的:在肌电模式识别的实际应用中,力的变化会影响训练分类器的性能,导致很差的鲁棒性。本文提出了联合频域和谱域,提取四个频谱域特征进行分类来提高肌电模式识别分类器抗力变化的鲁棒性。方法:本实验招募了7名健康受试者,对15个手部精细动作在三个不同力度水平下进行交叉验证分析。利用高密度肌电信号提取频谱域四个与幅值无关的特征,以便提高肌电模式识别的鲁棒性,并与提取四个传统时域特征方法进行对比研究。结果:通过比较传统时域特征和频谱域特征之间的平均分类结果,频谱域特征显示出对抗力变化更好的鲁棒性。传统时域特征同力度水
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