人手运动状态的识别

• 作者: 宋俊涛 景军 王晓勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 医学
• 关键词: 小波变换 李雅普诺夫指数 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 195-197
• 分类号: R496
• 字数: 2203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.058

摘要

提出了一种新的模式分类方法,该分类法采用小波变换和李雅普诺夫指数构造特征矢量,利用Elman神经网络在非线性建模方面的优势,构建前馈神经网络,以此进行特征分类.通过对前臂伸肌、屈肌以及旋前肌采集的肌电信号的处理分析,有效地实现了对握拳、展拳、手腕内旋和手腕外旋4种动作模式的识别.结果表明该分类器有较高的识别准确率和更稳定的再现性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景军	燕山大学电气工程学院	25	366	7.0	19.0
2	宋俊涛	燕山大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0
3	王晓勇	燕山大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0