| 基于肌电信号容错分类的手部动作识别 |
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| 引用本文： | 丁其川,赵新刚,韩建达. 基于肌电信号容错分类的手部动作识别[J]. 机器人, 2015, 0(1) |
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| 作者姓名： | 丁其川 赵新刚 韩建达 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳 110016; 中国科学院大学，北京 100049
2. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳,110016 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61273355，61273356，61035005)． |
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| 摘 要： | 针对肌电交互系统中因电极断开、损坏及数据传输中断等故障造成的数据错误/丢失问题,提出一种基于高斯混合模型的肌电信号容错分类方法,通过对肌电信号特征样本中错误/丢失数据边缘化或条件均值归错实现非完整数据样本分类.应用所提出的方法识别5种手部动作,实验结果表明,该方法的动作识别精度要高于传统的零归错与均值归错方法.最后,融合容错分类机制开发了肌电假手平台,在线实验验证了提出的方法可以有效提高肌电交互系统的鲁棒性.
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| 关 键 词： | 肌电信号 数据丢失 动作分类 人机交互 |
Recognizing Hand Motions Based on Fault-tolerant Classification with EMG Signals |
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| DING Qichuan,ZHAO Xingang,HAN Jianda. Recognizing Hand Motions Based on Fault-tolerant Classification with EMG Signals[J]. Robot, 2015, 0(1) |
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| Authors: | DING Qichuan ZHAO Xingang HAN Jianda |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | EMG data missing motion classification human-robot interface |
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