基于表面肌电信号的LDABPNN双臂手势识别算法
文档名：基于表面肌电信号的LDABPNN双臂手势识别算法
摘要：针对基于表面肌电(sEMG)信号的双臂手势识别率不高的问题,提出一种利用线性判别分析(LDA)方法结合反向传播神经网络(BPNN)算法的手势识别方法.首先,对采集的双臂sEMG信号进行小波阈值去噪的预处理,提取信号中的均方根值、绝对值均值、过零点次数、立方均值、波长、平均绝对值斜率共6种特征;再通过LDA对高维特征集进行降维处理;最后,利用BPNN建立相应的手势模型并识别.实验结果表明:在双臂手势动作的背景下,该识别算法效率较高,识别准确率高达92.7％,能够有效实现双臂手势识别.
作者：王金玮曹乐阚秀张文艳孟壮壮Author：WANGJinweiCAOLeKANXiuZHANGWenyanMENGZhuangzhuang
作者单位：上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：TP391.4
关键词：表面肌电信号小波阈值去噪线性判别分析方法反向传播神经网络手势识别
机标分类号：TP391.41TP242R318
在线出版日期：2023年6月16日
基金项目：基于表面肌电信号的LDA-BPNN双臂手势识别算法[
期刊论文]传感器与微系统--2023, 42(6)王金玮曹乐阚秀张文艳孟壮壮针对基于表面肌电(sEMG)信号的双臂手势识别率不高的问题,提出一种利用线性判别分析(LDA)方法结合反向传播神经网络(BPNN)算法的手势识别方法.首先,对采集的双臂sEMG信号进行小波阈值去噪的预处理,提取信号中的均方根值...参考文献和引证文献
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