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基于Matlab的6种上肢动作肌电信号识别

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  • 万方数据
  • 维普
表面肌电(surface eIectromyogram,sEMG)信号的去噪处理和特征提取的效果好坏直接关系到识别的准确率.以获得较高的识别准确率为目标,对肌电信号的去噪处理和特征提取展开研究.先对表面肌电信号进行小波阈值去噪;再分别运用时域、频域和时频分析对去噪后的信号进行特征提取;最后利用BP神经网络对肌电信号进行分类.实验结果较好地实现了对肌电信号的分类,分类识别率为97％±2％.
Recognition of Six Hand Gesture sEMG Signals Based on Matlab

顾兴龙、宋天赐、陈文涛、毛嘉元

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中国民用航空飞行学院工程技术训练中心,四川广汉618307

南京航空航天大学自动化学院,南京211106

表面肌电信号 特征提取 小波包变换 神经网络

中国民用航空飞行学院研究生教学建设项目中国民用航空飞行学院青年基金

XKJ2019-3Q2018-34

2022

机械工程师
黑龙江省机械科学研究院 黑龙江省机械工程学会

机械工程师

影响因子：0.136
ISSN：1002-2333
年,卷(期)：2022.(5)
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