基于双流卷积神经网络的肌电信号手势识别方法

卫文韬; 李亚军

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基于双流卷积神经网络的肌电信号手势识别方法

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面向高性能的肌电控制系统,提出一种基于双流卷积神经网络的肌电信号手势识别方法,其从原始表面肌电信号中提取离散小波变换系数,与原始表面肌电信号分别作为双流卷积神经网络两个分支的输入进行高层特征学习,最终通过一个高层特征融合模块对两个分支学习得到的高层特征进行融合。所提方法在3个包含50~52类手势动作表面肌电信号的大规模基准数据集中,识别所有手势动作的投票准确率分别达到97.9%,81.3%,82.4%,且在3个数据集中基于不同长度滑动采样窗口的手势识别准确率均显著超越了近年来本领域相关研究工作所提出的深度神经网络模型。

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来源
《计算机集成制造系统》 |2022年第1期|124-131|共8页
作者
卫文韬; 李亚军;
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作者单位

南京理工大学设计艺术与传媒学院;

南京江苏210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用机械手;自动化技术在各方面的应用;
关键词
手势识别; 双流卷积神经网络; 离散小波变换; 表面肌电信号; 肌电控制系统;

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