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基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法
基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法
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基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法
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基于表面肌电信号形态特征的多模式识别研究* (2012年)
浏览：104
为提高肢体运动模式识别率，基于肌电信号的产生机理提出了选用信号的形态特征实现肌电信号模式识别的新方案。方案以分形理论中关联维及分维数的概念分别表征肌电信号的复杂度及自相似性，其中关联维的计算采用了一种改进的G-P算法、即G-P关联维逼近法；在手部动作模式识别中，以关联维和分维数作为表面肌电信号的特征向量，分类器采用由对支持向量机构造的二叉树结构多类分类器。针对手部张开、合拢及腕伸、腕屈4种运动模式
基于线性判别分析的表面肌电信号特征识别
浏览：150
通过虚拟仪器同时采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,取其平均绝对值(MAV)和均方根(RMS)作为特征参数,并应用线性判别分析(LDA)方法对采集的样本进行模式识别。与其它特征识别方式的实验对比表明,所提的识别方法能够成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,且动作识别精度更高。
基于小波包主元分析的表面肌电信号特征识别
浏览：97
针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳性及小波包变换系数维数过高的问题,提出一种小波包主元分析和线性判别分析相结合的表面肌电信号动作特征识别新方法。以表面肌电信号用于智能轮椅为例,对采集到的两路SEMG信号进行小波包主元分析,提取SEMG信号的运动特征矩阵,并将运动特征矩阵输入到线性判别分类器进行分类,实现了前臂动作识别。试验表明:该方法能够将小波包系数矩阵由16维降到4维,并且对前臂的四种动作模式
基于表面肌电信号的手腕动作模式识别
浏览：156
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基于EMD分解的表面肌电信号动作模式识别 (2008年)
浏览：155
从非平稳非线性的角度出发，将经验模式分解方法与最大李雅普诺夫指数相结合，对前臂运动时的表面肌电信号进行分析研究，并取得了很好的动作识别效果，研究结果表明该方法可为提高动作表面肌电信号的识别率提供一种新的研究手段。
论文研究-基于小波包的表面肌电信号特征表示与识别.pdf
浏览：8
为提高智能轮椅人机接口中表面肌电信号的正确识别率和识别效率，主要研究了基于小波包多尺度分解的特征表示及识别。把采集的表面肌电信号在指定尺度及核函数的同一组正交小波包基下进行分解，用小波包多尺度分解的...
基于神经网络的表面肌电信号分类方法研究
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基于神经网络的表面肌电信号分类方法研究_孙保峰
基于加速计与表面肌电传感器信息融合的手语识别方法
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提出一种基于肌电传感器 和加速度计的识别人体手势的智能信息系统
人工智能-机器学习-表面肌电信号采集系统设计与动作模式识别方法研究.pdf
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人工智能-机器学习
基于自排序熵的表面肌电信号特征提取方法
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基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法
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基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法
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基于EEMD 和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法*
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论文研究-基于DTW算法的肌电信号手势识别方法.pdf
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为了提高肌电信号手势识别算法的准确度，增强实时性，提出了一种基于动态时间规整（DTW）算法的手势识别方法，该方法利用肌电信号（EMG）对个体间的手势进行识别。首先，采用滑动平均能量的方法对原始的EMG信号进行...
论文研究-基于小波变换的表面肌电信号的情感识别 .pdf
浏览：156
基于小波变换的表面肌电信号的情感识别，程波，刘光远，情感识别是情感计算的一个关键问题。针对表面肌电信号(EMG)的非平稳性，采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大
用于外骨骼机器人控制的人体肌电信号模式识别方法研究.pdf
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支持向量机用于肌电信号模式识别的程序matlab
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初步了解支持向量机，支持向量机的入门程序，和用于肌电信号模式识别的入门程序。 初步了解支持向量机，支持向量机的入门程序，和用于肌电信号模式识别的入门程序。
表面肌电信号处理的matlab程序
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表面肌电信号处理的matlab程序，包括带通滤波、50Hz陷波滤波程序，以及计算时域、频域的指标iMEG、RMS ， MF、MPF
基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法* (2012年)
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为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声，提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD)，然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值消噪处理，最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加，重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明，该方法融合了二代小波与EEMD的优点，能更好的消除噪
基于SVM的融合双特征信息的模式识别方法 (2008年)
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分析了现有的多特征数据融合方法.针对双特征信息融合问题,建立了新的数学模型,提出了融合基本原理,给出了基于大间隔分类器设计技术的支持向量机融合方法.简单实例说明了算法的有效性。
基于双谱和谱特征的心电信号分类方法.docx
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基于货币特征的模式识别方法研究
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本文较为系统地介绍了纸币面值数字图象识别的计算机仿真。文中详细介绍了模版匹配、特征点匹配、神经网络等字符识别方法，并进行了比较。根据本文研究对象的特点，选择 了从分析数字本身的拓扑结构入手，根据字符投影分布的规律来判断和识别的方法，成功实现 了纸币面值的识别。
基于波形特征和SVM的心电信号自动分类方法研究
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一篇心电信号识别和分类的论文。定义并提取了基于时域特征、小波域特征和高阶统计量特征等三大类心电特征参数，将一次性直接求解多类模式的 SVM 方法应用于心电信号分类。
表面肌电信号（EMG）采集与预处理
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本文档主要讲解了表面肌电信号在人的生活生命中的重要性，并介绍了信号产生的原理及主要特征。以及采集信号的前端放大滤波电路的选择和信号预处理方法,文中有插图，对相关知识起到辅助功能，简单明了。
基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别.pdf
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肌电信号模式识别.zip_emg signal_肌电信号_肌电信号特征_肌电信号算法_过零点数
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实现了两种算法，在时域内分别利用肌电信号的过零点数和波长作为特征，并利用高斯重构算法进行模式识别。
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针对在不同动作模式下对表面肌电信号提取的特征信息总是有较大差异，而相同动作模式下提取的特征信息较为接近这一特点，提出了高斯径向基函数重构算法对肌电信号进行识别。该算法在对表面肌电信号提取特征信息后，用...
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为了提高假肢控制系统肌电信号的分类准确率，提出一种新的基于文化算法的特征选择方法，通过该方法选择出最佳特征向量，然后用线性分类器检验其分类性能。利用表面差分电极从人体上肢四块肌肉采集四通道的肌电信号，...
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