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：WANGJinwei CAOLe KANXiu ZHANGWenyan MENGZhuangzhuang
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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