【摘 要】
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动作肌电信号具有个体差异性且不同动作的肌电信号是不同的,通过挖掘双线性模型的因素分解能力,将训练样本的特征矢量分解为用户相关和动作相关两大因素,通过确定因素的维度
【机 构】
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合肥工业大学仪器科学与光电工程学院生物医学工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401138;81571760;61501164)
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动作肌电信号具有个体差异性且不同动作的肌电信号是不同的,通过挖掘双线性模型的因素分解能力,将训练样本的特征矢量分解为用户相关和动作相关两大因素,通过确定因素的维度重构具有共性的训练样本特征。在测试样本特征重构阶段引入适应融合机制,更新模型参数重构测试样本特征。以11名受试者的4类动作为例,分别采用线性判别、K近邻分类算法和支持向量机,对比3种实验方案（多用户单天、单用户多天和基于双线性模型的多用户单天）的识别结果。实验表明,双线性模型的平均识别率最低为85%以上,相比于单纯的多用户单天识别结果（平均识别率
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