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基于组合能量特征的表面肌电信号手势识别算法

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为了提高基于表面肌电信号(sEMG)的手势动作识别准确率,提出一种基于肌电信号组合能量特征的手势识别方法.首先,计算sEMG信号和其高阶差分信号的能量谱;然后,提取基于能量谱的组合特征;最后,用主成分分析(PCA)算法对多组能量特征维度约简,线性判决分析(LDA)分类器识别手势动作.利用肌电仪采集8组手势动作进行识别,基于组合能量特征的肌电信号手势识别方法对于手势动作识别的准确率可达97.5％,比基于典型特征提取算法手势动作识别准确率更高;利用UCI数据库中的肌电信号进行实验,手势识别准确率可达94.5％.实验表明:组合能量特征提取算法对不同的数据库具有普适性,所提取肌电信号组合能量特征能使不同手势动作的差异性更明显,整个手势识别方法准确率更高.
Surface EMG signal hand motion recognition algorithm based on combinated energy characteristics

宋佳强、裴晓敏、赵强、刘洪海

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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001

朴茨茅斯大学智能系统与生物医学机器人实验室,英国朴茨茅斯PO1 3QL

表面肌电 特征提取 手势识别 降维 线性判别式分析

辽宁省自然科学基金资助项目

20180551056

2020

传感器与微系统
中国电子科技集团公司第四十九研究所

传感器与微系统

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.61
ISSN：1000-9787
年,卷(期)：2020.39(6)
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