基于肌电信号容错分类的手部动作识别

丁其川; 赵新刚; 韩建达

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基于肌电信号容错分类的手部动作识别

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针对肌电交互系统中因电极断开、损坏及数据传输中断等故障造成的数据错误/丢失问题,提出一种基于高斯混合模型的肌电信号容错分类方法,通过对肌电信号特征样本中错误/丢失数据边缘化或条件均值归错实现非完整数据样本分类.应用所提出的方法识别5种手部动作,实验结果表明,该方法的动作识别精度要高于传统的零归错与均值归错方法.最后,融合容错分类机制开发了肌电假手平台,在线实验验证了提出的方法可以有效提高肌电交互系统的鲁棒性.

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来源
《机器人》 |2015年第1期|9-16|共8页
作者
丁其川; 赵新刚; 韩建达;
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作者单位

中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;

辽宁沈阳110016;

中国科学院大学;

北京100049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
肌电信号; 数据丢失; 动作分类; 人机交互;

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