基于表面肌电信号双谱分析的动作分类
为了提高人体上肢动作识别正确率,提出了一种基于表面肌电信号双谱分析的动作分类方法,以信息增益作为表面肌电信号起止点分割效果衡量标准,结合TKE算子提取出肌肉运动起止区间的表面肌电信号,对提取到的表面肌电信号进行双谱变换,提取双谱的正反对角切片作为表面肌电信号特征,以概率神经网络作为分类器,以100次10折交叉验证为一次动作分类实验,计算10次分类实验的平均正确率,最终得到正对角切片、反对角切片和正反对角切片的分类正确率分别为94.56%、90.93%和95.48%.
表面肌电信号、TKE算子、信息增益、双谱分析、动作分类
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目11527801, 61305026;北京市教育委员会资助项目KM201310005006;北京工业大学"智能制造领域大科研推进计划"资助项目
2017-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1045-1050
