基于机器学习的多模式肌电信号识别算法研究

肌电假手具有操控直观、本体感强的优点,成为智能假手领域的研究热点。考虑了影响肌电信号识别的主要因素,研究了由3种抓取负载、4种抓取手势和5种腕关节位置复合构成的60种假手操作模式的肌电识别方法,实现了在运动耦合情况下对假手操作模式的准确识别。