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高斯径向基函数重构特征对表面肌电信号识别
被引量:
1
1
作者
艾青松
卢英
刘泉
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第12期182-186,222,共6页
针对在不同动作模式下对表面肌电信号提取的特征信息总是有较大差异,而相同动作模式下提取的特征信息较为接近这一特点,提出了高斯径向基函数重构算法对肌电信号进行识别。该算法在对表面肌电信号提取特征信息后,用高斯径向基函数对特...
针对在不同动作模式下对表面肌电信号提取的特征信息总是有较大差异,而相同动作模式下提取的特征信息较为接近这一特点,提出了高斯径向基函数重构算法对肌电信号进行识别。该算法在对表面肌电信号提取特征信息后,用高斯径向基函数对特征矢量进行重构,使得重构的特征矢量的空间分布存在很大差异而直接进行识别。用该重构算法对提取的AR系数重构,然后进行识别,平均识别率为97.2%;对小波系数重构,平均识别率为99%。
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关键词
表面肌电信号
自回归
(
ar
)
参数
小波系数
高斯径向基函数
典型样本
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职称材料
题名
高斯径向基函数重构特征对表面肌电信号识别
被引量:
1
1
作者
艾青松
卢英
刘泉
机构
武汉理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第12期182-186,222,共6页
基金
湖北省自然科学基金重大国际合作交流项目(No.2009BFA006)
文摘
针对在不同动作模式下对表面肌电信号提取的特征信息总是有较大差异,而相同动作模式下提取的特征信息较为接近这一特点,提出了高斯径向基函数重构算法对肌电信号进行识别。该算法在对表面肌电信号提取特征信息后,用高斯径向基函数对特征矢量进行重构,使得重构的特征矢量的空间分布存在很大差异而直接进行识别。用该重构算法对提取的AR系数重构,然后进行识别,平均识别率为97.2%;对小波系数重构,平均识别率为99%。
关键词
表面肌电信号
自回归
(
ar
)
参数
小波系数
高斯径向基函数
典型样本
Keywords
surface Electromyographic signal (sEMG)
Autoregressive (
ar
) coefficients
wavelet coefficients
Gaussian RadialBasis Function(RBF)
typical samples
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高斯径向基函数重构特征对表面肌电信号识别
艾青松
卢英
刘泉
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
1
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