【摘 要】
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目的利用肌电信号对手部动作进行识别,是控制现代康复假手的关键,其中使用少量电极识别出较多手势又是一难点。为更加充分利用所获得的肌电信息,本文提出一种层级分类方法。
【机 构】
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国防科学技术大学航天科学与工程学院
【基金项目】
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国家863计划(2012A****4028)资助
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目的利用肌电信号对手部动作进行识别,是控制现代康复假手的关键,其中使用少量电极识别出较多手势又是一难点。为更加充分利用所获得的肌电信息,本文提出一种层级分类方法。方法首先提出一种基于层级分类的手部肌电信号动作识别方法,该方法首先根据被分类对象的多侧面属性,利用肌电积分值作为特征值,并通过线性判别函数实施预分类;其次建立肌电信号的自回归模型,将模型系数作为特征值,将人工神经网络作为分类器进行细分类;最后进行了对比实验论证。结果实验结果表明,可以利用2个表面肌电电极以较高的识别率识别出8个常用手部动作。结论该方法能够以较少的肌电电极识别出较多的动作,比未采用分层方法具有更好的分类效果。
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