| 基于表面肌电信号的手腕动作模式识别 |
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| 引用本文： | 张启忠,席旭刚,马玉良,罗志增,佘青山.基于表面肌电信号的手腕动作模式识别[J].中国生物医学工程学报,2013,32(3):257-265. |
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| 作者姓名： | 张启忠 席旭刚 马玉良 罗志增 佘青山 |
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| 作者单位： | 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,杭州,310018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(项目编号：61172134)浙江省自然科学基金(项目编号：Y1111189,LY12F03007)浙江省科技计划项目(项目编号：2012C33075) |
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| 摘 要： | 基于表面肌电信号的肢体动作模式识别是假手仿生控制的基础.为提高动作模式识别率,从肌电信号的产生机理出发,选取分别表征肌电信号形态特征——细节复杂度和整体自似性的近似熵指标和分维数指标,作为模式识别的特征向量；同时提出一种具有增量学习能力的K最近邻(KNN)模型增量学习算法作为模式识别的分类器.在对10位受试者手腕的4个精细动作(腕伸、腕屈、腕内旋、腕外旋)的识别实验中,取得了92.5％以上的正确识别率.同时对增量学习能力对分类器动作模式识别率的影响做对比实验,当假肢使用者生理变化时,以KNN模型增量学习算法作为分类器比采用不具增量学习能力的KNN模型算法的识别率高4.5％.实验表明,该肌电信号动作模式的识别方法方案合理,具有应用价值.
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| 关 键 词： | 肌电信号 肌电假肢 KNN模型增量学习算法 近似熵 分维数 |
Study on Wrist's Multi-Movement Pattern Recognition Based on sEMG |
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| ZHANG Qi-Zhong
,
XI Xu-Gang
,
MA Yu-Liang
,
LUO Zhi-Zeng
,
SHE Qing-Shan.Study on Wrist's Multi-Movement Pattern Recognition Based on sEMG[J].Chinese Journal of Biomedical Engineering,2013,32(3):257-265. |
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| Authors: | ZHANG Qi-Zhong XI Xu-Gang MA Yu-Liang LUO Zhi-Zeng SHE Qing-Shan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electromyography myoelectric prosthesis KNN model incremental learning algorithm approximate entropy fractal dimension |
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