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1.
根据肌电信号产生机理,本文对双通道前臂肌电信号建立单输入多输出FIR系统模型 ,由于模型输入未知且不可测,采用了盲信号处理方法对模型参数进行辨识.通过提取模型 冲激响应作为信号特征,能够对握拳、展拳、前臂内旋和前臂外旋四类前臂动作进行识别. 实验表明,该方法仅需建立较低阶数的模型即可达到较好的分类目的,性能要优于传统的AR 模型方法.  相似文献   
2.
基于小波变换的肌电信号识别方法研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大值构造特征矢量输入神经网络分类器进行模式识别,经过训练能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂内旋、前臂外旋四种运动模式。实验表明,基于小波变换的神经网络分类方法所需的数据短、运算快,对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景。  相似文献   
3.
资源管理策略是系统资源能否被有效利用的重要环节,本文对cdma2000 1x的演进版本1xEV-DV中涉及到的无线资源管理方面的新内容进行了探讨。  相似文献   
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