【摘 要】
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针对表面肌电信号的特点,提出了一种应用非线性主分量分析(PCA)提取表面肌电信号特征的新方法.该方法在表面肌电信号滤波的基础上,采用非线性PCA方法完成数据压缩,将多路表面
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针对表面肌电信号的特点,提出了一种应用非线性主分量分析(PCA)提取表面肌电信号特征的新方法.该方法在表面肌电信号滤波的基础上,采用非线性PCA方法完成数据压缩,将多路表面肌电信号转换为一维的特征数据主元,并以主元曲线的形式输出特征提取结果.本文采用基于自组织神经网络的非线性PCA对手臂尺侧腕伸肌和尺侧腕屈肌的两路表面肌电信号进行主元提取,试验结果表明,四种手部运动模式(握拳、展拳、腕外旋、腕内旋)对应的表面肌电信号利用该方法处理后,得到的主元曲线具有很好的类区分性,依据所得主元曲线的形状特征可以有效地进
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