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摘要:
基于表面肌电信号(sEMG)的手部动作模式识别技术已被广泛研究,它在健全的受试者中有良好的分类性能.但对于截肢者的日常使用,其性能还需进一步研究.本文对截肢者进行了10天的肌电信号采集,调查了截肢者对于不同动作的分类性能.模仿实际应用条件,取时域特征为支持向量机(SVM)的输入,对截肢者的双侧手臂进行手部动作识别,结果表明,健全侧的分类效果远好于截肢侧;同时,取不同的时域特征对动作进行分类,结果表明,新提出的时域特征具有更好的分类效果.通过对不同动作的分类识别,表明截肢者可以通过肌电信号较好地控制基本手部动作,但对于精细动作,其性能还需进一步提高.
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文献信息
篇名 基于表面肌电信号的截肢者人手动作模式识别
来源期刊 太赫兹科学与电子信息学报 学科 工学
关键词 表面肌电信号 模式识别 截肢者 支持向量机
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 信号与信息处理、计算机与控制
研究方向 页码范围 101-106
页数 6页 分类号 TN911.23|TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.11805/TKYDA2019287
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研究主题发展历程
节点文献
表面肌电信号
模式识别
截肢者
支持向量机
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
出版文献量(篇)
3051
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7
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11167
论文1v1指导