【摘 要】
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High-density sEMG（HD-sEMG） is of great significance in the development of human-machine interface for its intrinsic information of human movement intention,and therefore its decomposition for the info
【机 构】
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State Key Laboratory of Robotics,Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences
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High-density sEMG（HD-sEMG） is of great significance in the development of human-machine interface for its intrinsic information of human movement intention,and therefore its decomposition for the information extraction has attracted increasing interest.The decomposition of HD-sEMG signals has made great progress in recent years.The motor unit action potential trains（MUAPTs） decomposed from sEMG signals contain a large amount of motor neuron activity information and are thus the ideal candidate for movement intention recognition.However,the current movement intention recognition through MUAPTs has some problems such as feature reextraction,complex calculation,time-consuming,and the acquisition of information is not comprehensive.To solve this problem,this paper present a neural-based approach to human-machine interface for hand gesture recognition in which the MUAPTs are extracted from HD-sEMG and then are directly decoded through a spiking neural network for movement intention classification.The experimental results show that the method does not need to perform feature re-extraction and improves the running speed,and the average classification accuracy of 4 gestures is greater than 0.88.It is confirmed that the direct decoding of MUAPTs using spiking neural network is feasible and has broad application prospects.
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