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| 基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别 | |
| 作者单位： | ;1.上海海事大学信息工程学院 |
| 摘 要： | 运用卷积神经网络原理,实现一维多通道的表面肌电信号的手势识别,避免了复杂的前期表面信号的预处理,以及手工特征提取阶段。文中分别采集右手的握拳、向左、向右和展拳4种手势的表面肌电信号。然后将采集的四种不同手势的肌电信号进行切割与标记,生成不同信号长度的八通道信号的训练集与测试集,运用卷积神经网络的原理,分别对其进行卷积、下采样。经过试验研究发现,运用卷积神经网络处理一维多通道表面肌电信号,从而实现手势识别的算法是可行的,并且能够得到较高的识别率。 |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 表面肌电信号 手势识别 卷积 下采样 |
Research on surface EMG signal gesture recognition based on convolution neural network |
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| Keywords: | |