基于BP神经网络的手势动作表面肌电信号的模式识别

• 作者: 于擎 张旭 杨基海 陈香
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 模式识别 手势语言 表面肌电信号 BP网络 AR模型系数 过零率
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 字数: 3541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6278.2009.01.002

摘要

手势语言在日常生活中有着广泛的应用,本研究利用手势动作时从前臂4块肌肉上获取的4路表面肌电(SEMG)信号,经特征提取并采用BP神经网络,对8种手势动作模式进行了识别.鉴于BP网络具有较强的模式分类能力,而特征提取(幅度绝对值均值、AR模型系数、过零率)又利用了多路肌电信号的信息,实验结果取得了较高的识别正确率,表明所采用的方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张旭	中国科学技术大学电子科学技术系	159	1272	18.0	30.0
2	陈香	中国科学技术大学电子科学技术系	63	521	13.0	18.0
3	杨基海	中国科学技术大学电子科学技术系	56	453	13.0	17.0
4	于擎	中国科学技术大学电子科学技术系	5	42	2.0	5.0