改进BP神经网络的EMG手指运动识别

• 作者: 方一新
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 AR模型 EMG信号 手指运动识别
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2014.09.092

摘要

在基于肌电信号（EMG）手指运动的模式识别中，稳定性和识别率是两个主要问题，为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法，有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进行试验，将提取到的特征值输入MATLAB建立一个改进多层BP神经网络，识别三个不同类型的手指运动。实验表明，改进BP算法较传统BP算法获得了更高的识别精度，达到94%左右。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方一新	苏州工业职业技术学院继续教育学院	7	37	3.0	6.0