基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法研究

本文提出了一种基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法,采用瑞士Ninapro公开数据库,通过2阶巴特沃斯滤波器进行带阻滤波对原始信号进行预处理,并利用标准偏差滤除无信号段,采用时间窗重叠的方式将原始数据扩充至符合深度学习模型训练的数据量。最后将预处理后的数据输入34层ResNet深度学习模型并得出识别结果。实验结果显示本文提出的算法较比同类论文取得了更高的识别精度,在52手势动作分类识别准确率达到92. 66%,验证了本算法的有效性。