基于S EMG的人手手内动作识别

薛亚许; 杨光; 杜豪杰; 王雪晴

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基于S EMG的人手手内动作识别

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提出一种基于SEMG的人手手内动作识别系统对十种自定义的人手手内操作进行识别.结合人手操作的常用动作,设计包括平移、转移和旋转等在内的十种人手动作集;采用经验模态分解(EMD)算法对原始肌电信号进行预处理;采用最大Lyapunov指数(MLE)法对经过降噪处理后的肌电信号进行特征提取;将获得的非线性MLE特征通过随机森林算法进行分类,并同其他经典算法进行比较.实验结果表明,该系统可以有效地识别10种不同的人手手内动作,准确率高达91.67％.

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来源
《计算机应用与软件》 |2021年第4期|184-189|共6页
作者
薛亚许; 杨光; 杜豪杰; 王雪晴;
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作者单位

平顶山学院电气与机械工程学院河南平顶山467000;

平顶山学院电气与机械工程学院河南平顶山467000;

平顶山学院电气与机械工程学院河南平顶山467000;

平顶山学院电气与机械工程学院河南平顶山467000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
表面肌电仪; 经验模式分解; 随机森林;

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