【摘 要】
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为了更好地识别人手动作的肌电信号,采用基于小波包分解与主成分分析结合的特征提取方法,并利用粒子群优化Elman神经网络的模式分类方法。选择“db”系小波对肌电信号进行多
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为了更好地识别人手动作的肌电信号,采用基于小波包分解与主成分分析结合的特征提取方法,并利用粒子群优化Elman神经网络的模式分类方法。选择“db”系小波对肌电信号进行多尺度分解,并结合主成分分析法,选用累计贡献率大于98.6%的十个主成分作为特征向量,输入优化神经网络进行网络训练,实现对人手抓取动作的模式识别。实验结果表明,与传统神经网络仿真结果对比,采用粒子群算法优化Elman神经网络不仅能提高系统稳定性问题,而且能提高人手动作分类识别率,验证了该方法是一种可行的人手动作分类识别方法。
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