【摘 要】
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为提高肌电信号手势识别的准确率,提出基于时频域分析的肌电信号特征提取方法.该方法利用无线肌电信号采集装置获得肌电信号,采用基于多元经验模态分解(multivariate empiric
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 抚顺113001;朴茨茅斯大学智能系统与生物医学机器人实验室 朴茨茅斯PO1 3QL
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为提高肌电信号手势识别的准确率,提出基于时频域分析的肌电信号特征提取方法.该方法利用无线肌电信号采集装置获得肌电信号,采用基于多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD)和TK (Teager-Kaiser)能量算子的肌电信号特征提取方法,利用多维尺度分析(multi-dimensional scaling,MDS)对多通道特征降维,采用线性判别分类器(linear discriminant analysis,LDA)对手势特征分类识别.将该算法应用于UCI数据库,手势识别准确率达98.96％,应用于自主采集数据库准确率达99.37％,同时F1 score具有明显提升.实验结果表明,与典型方法相比,所提出的肌电信号特征提取方法对手势识别的准确率更高.
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