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摘要:
为提高智能轮椅人机接口中表面肌电信号的正确识别率和识别效率,主要研究了基于小波包多尺度分解的特征表示及识别。把采集的表面肌电信号在指定尺度及核函数的同一组正交小波包基下进行分解,用小波包多尺度分解的系数构造表面肌电信号的特征基向量。考虑到多通道表面肌电信号可能存在特征信息冗余,为消除这些冗余信息,对多通道表面肌电信号的特征空间通过正交规范化进行重构,并且用重构特征向量的对偶坐标向量作为表面肌电信号的最终特征表示。用非线性自回归神经网络实现了双通道表面肌电信号四种不同动作模式的分类。实验结果表明,小波包多尺度分解系数的重构对偶坐标向量不仅可作为表面肌电信号的特征表示,并能有效简化分类器的结构。
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文献信息
篇名 基于小波包的表面肌电信号特征表示与识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 医学
关键词 表面肌电信号 人机接口 小波包多尺度分解 特征表示 模式识别
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 信号处理
研究方向 页码范围 217-220,247
页数 5页 分类号 R318
字数 4224字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1406-0223
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 王红旗 河南理工大学电气工程与自动化学院 38 181 7.0 11.0
2 李林伟 河南理工大学电气工程与自动化学院 6 28 4.0 5.0
3 毛啊敏 河南理工大学电气工程与自动化学院 6 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
表面肌电信号
人机接口
小波包多尺度分解
特征表示
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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