计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
21期
166-169
,共4页
王焕灵%尤波%黄玲%杨大鹏
王煥靈%尤波%黃玲%楊大鵬
왕환령%우파%황령%양대붕
表面肌电信号(sEMG)%模式识别%误差反向传播(BP)神经网络
錶麵肌電信號(sEMG)%模式識彆%誤差反嚮傳播(BP)神經網絡
표면기전신호(sEMG)%모식식별%오차반향전파(BP)신경망락
为了更好地识别手部动作,提出了一种新思路,将单个手指的状态作为识别目标集.采集常用手部联合动作的6路表面肌电信号,以单个手指的状态为基准将动作合理规划,提取各通道样本均值构造特征向量,设计3个并行BP神经网络,从联合动作样本中学习单个手指的状态,使得分类基数小,从而降低分类的复杂度,克服了传统多分类方法中需要采集动作多的缺点.实验结果表明,采集12种手部动作的肌电信号,将手部动作合理简化为手指动作后,利用手指的状态来训练神经网络,就能够识别出手指的3个状态的所有组合动作,即所有常用的18种手部联合动作.
為瞭更好地識彆手部動作,提齣瞭一種新思路,將單箇手指的狀態作為識彆目標集.採集常用手部聯閤動作的6路錶麵肌電信號,以單箇手指的狀態為基準將動作閤理規劃,提取各通道樣本均值構造特徵嚮量,設計3箇併行BP神經網絡,從聯閤動作樣本中學習單箇手指的狀態,使得分類基數小,從而降低分類的複雜度,剋服瞭傳統多分類方法中需要採集動作多的缺點.實驗結果錶明,採集12種手部動作的肌電信號,將手部動作閤理簡化為手指動作後,利用手指的狀態來訓練神經網絡,就能夠識彆齣手指的3箇狀態的所有組閤動作,即所有常用的18種手部聯閤動作.
위료경호지식별수부동작,제출료일충신사로,장단개수지적상태작위식별목표집.채집상용수부연합동작적6로표면기전신호,이단개수지적상태위기준장동작합리규화,제취각통도양본균치구조특정향량,설계3개병행BP신경망락,종연합동작양본중학습단개수지적상태,사득분류기수소,종이강저분류적복잡도,극복료전통다분류방법중수요채집동작다적결점.실험결과표명,채집12충수부동작적기전신호,장수부동작합리간화위수지동작후,이용수지적상태래훈련신경망락,취능구식별출수지적3개상태적소유조합동작,즉소유상용적18충수부연합동작.
