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摘要:
采用支持向量机作为分类器,通过在健康受试者前臂处安放8个表面肌肤干电极提取肌电信号,使用信号均值作为特征,以较高成功率实现人手10种姿态的分类.分类结果加窗后输出至3自由度假手控制器,实现"姿态跟随"以及"位置/力矩迭加"两种控制方法.试验结果表明,手部姿态的多模式识别使得多自由度肌电假手的控制更加柔顺,体现了较高的灵巧性与功能性.
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文献信息
篇名 一种3自由度仿人型假手的肌电控制
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 假手 肌电控制 模式识别 支持向量机
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 农业与机械工程
研究方向 页码范围 5-9
页数 5页 分类号 TP241.3
字数 4660字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘宏 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室 198 1901 22.0 30.0
2 姜力 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室 86 783 15.0 22.0
3 杨大鹏 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室 15 146 7.0 12.0
4 赵京东 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室 31 262 10.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
假手
肌电控制
模式识别
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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