10.3969/j.issn.1003-6059.2010.05.014
一种基于WPT和LVQ神经网络的手部动作识别方法
针对表面肌电信号(SEMG)的手部动作识别,提出一种采用小波包变换(WPT)和学习向量量化(LVQ)算法的神经网络分类器.对SEMG信号进行基于熵准则的最优小波包基分解得到各个节点分解系数,计算信号各个节点相应子频段的系数能量,归一化处理后的特征向量输入LVQ神经网络,实现基于SEMG的手部动作识别.实验结果表明,采取两路SEMG信号,该分类器能有效识别伸腕、屈腕、展拳和握拳4种动作模式,达到96%的识别率,能可靠应用于2个自由度肌电假手的控制.
表面肌电信号(SEMG)、小波包变换(WPT)、学习向量量化(LVQ)、神经网络
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60874102;国家863计划项目2008AA04Z212
2011-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
695-700
