| 基于多通道表面肌电信号的手势识别方法研究 |
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| 引用本文： | 田浪博,赵耀,邱月,胡命嘉,宫玉琳.基于多通道表面肌电信号的手势识别方法研究[J].长春理工大学学报,2021,44(2):112-118. |
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| 作者姓名： | 田浪博 赵耀 邱月 胡命嘉 宫玉琳 |
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| 作者单位： | 长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022 |
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| 基金项目： | 吉林省教育厅科学技术项目 |
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| 摘 要： | 为验证基于表面肌电信号控制智能假手的可靠性,构建一种基于网格划分(Grid Search)优化支持向量机(SVM)的手势动作识别模型.从Ninapro数据集中截取部分动作信号数据,通过提取5种时域特征和基于小波包的时频域特征,利用SVM和Grid Search-SVM对不同种手势动作进行分类,并对比分类模型的可靠性.实验结果表明,在训练集数据量不同时,分类效果不同;且在训练程度相同时,优化后的分类模型较未优化模型分类效果更好,平均准确率相比提高了21.37％.该模型的建立为以后实时控制智能假肢奠定了基础.
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| 关 键 词： | 支持向量机 网格划分 |
Study on Gesture Recognition Method Based on Multi-channel sEMG Signal |
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| TIAN Lang-bo,ZHAO Yao,QIU Yue,HU Ming-jia,GONG Yu-lin.Study on Gesture Recognition Method Based on Multi-channel sEMG Signal[J].Journal of Changchun University of Science and Technology,2021,44(2):112-118. |
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| Authors: | TIAN Lang-bo ZHAO Yao QIU Yue HU Ming-jia GONG Yu-lin |
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