EMG pattern recognition using Support Vector Machines classifier for myoelectric control purposes

机译：EMG模式识别使用支持向量机分类器进行肌电控制目的

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The present work reports the use of Support Vector Machines (SVMs) as classifier of myoelectric signals. This tool was recently used to analyze data and recognize patterns, but just a few studies report its use in myoelectric registers. The aim of this research is analyze and compare some classification schemes employing Artificial Neural Networks and Linear Discriminant Analysis in order to establish the benefits of SVMs models in pattern recognition tasks. The departure information consists in an Electromyographic (EMG) data base of 12 subjects considering 4 degrees of freedom. Before building interpretation models, a pre-processing stage was done to obtain either autoregressive or frequency domain features.

机译：目前的工作报告使用支持向量机（SVM）作为磁铁信号的分类器。此工具最近用于分析数据并识别模式，但只有一些研究报告其在磁电寄存器中使用。该研究的目的是分析和比较采用人工神经网络和线性判别分析的一些分类方案，以便在模式识别任务中建立SVMS模型的益处。出发信息包括考虑4度自由的12个受试者的电灰度（EMG）数据库。在构建解释模型之前，完成预处理阶段以获得自回归或频域特征。

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来源
《Pan American Health Care Exchanges Conference》|2011年||共4页
会议地点
作者
Leon M.; Gutierrez J. M.; Leija L.; Munoz R.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 R47-53;
关键词
Pattern recognition; SVMs; myolectric signal;

机译：模式识别;SVM;MYOLECTRIC信号;

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