生物医学工程学杂志
生物醫學工程學雜誌
생물의학공정학잡지
2004年
6期
901-904
,共4页
谢洪波%马从斌%王志中%黄海
謝洪波%馬從斌%王誌中%黃海
사홍파%마종빈%왕지중%황해
灰关联%小波变换%奇异值分解%肌电信号
灰關聯%小波變換%奇異值分解%肌電信號
회관련%소파변환%기이치분해%기전신호
为提高假肢分类的准确率和速度,提出采用灰色系统理论中的灰关联法进行动作辨识.首先用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,通过对小波系数奇异值分解提取信号特征,根据待分类动作与各标准动作模式间特征矢量的灰关联系数做出判断.从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别四种运动模式,准确率达87.5%.与神经网络等识别方法相比, 此方法不需大量训练样本数量,运算量小,在识别率相近的情况下,辨识速度大大提高.
為提高假肢分類的準確率和速度,提齣採用灰色繫統理論中的灰關聯法進行動作辨識.首先用小波變換方法對錶麵肌電信號進行分析,通過對小波繫數奇異值分解提取信號特徵,根據待分類動作與各標準動作模式間特徵矢量的灰關聯繫數做齣判斷.從掌長肌和肱橈肌採集的兩道錶麵肌電信號中識彆四種運動模式,準確率達87.5%.與神經網絡等識彆方法相比, 此方法不需大量訓練樣本數量,運算量小,在識彆率相近的情況下,辨識速度大大提高.
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