【摘 要】
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为了提高表面肌电信号(sEMG)手部运动识别的正确率,比较常规的sEMG预处理和特征提取方法,提出一种基于经验模态分解(EMD)和小波包变换(WPT)的sEMG手势识别模型。首先,使用EMD
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61901393),四川省科技厅重点项目(2018JY0463),教育部“春晖计划”科研项目(Z2017076),四威高科—西华大学产学研联合实验室(2016-YF04-00044-JH)。
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为了提高表面肌电信号(sEMG)手部运动识别的正确率,比较常规的sEMG预处理和特征提取方法,提出一种基于经验模态分解(EMD)和小波包变换(WPT)的sEMG手势识别模型。首先,使用EMD方法将sEMG进行平稳化,得到一系列的固有模态函数。其次,求取各个固有模态函数与原始信号的相关性,选取相关性较高的前4个分量作为有效分量。然后,采用Db3小波函数进行WPT,提取小波包系数中的平均能量、平均绝对值、最大值、均方根和方差等特征。分别采用线性判别分析和支持向量机对12种手部运动进行模式识别。结果表明基于EM
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