基于肌电信号的人手运动状态的辨识

被引：7

作者：

李醒飞

朱嘉

杨晶晶

张国雄

卢志扬

机构：

[1] 天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室

来源：

中国生物医学工程学报 | 2007年 / 02期

基金：

天津市自然科学基金;

关键词：

EMGs; 小波变换; 学习矢量量化网络(LVQ); 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

R318 [生物医学工程];

学科分类号：

0831 ;

摘要：

研究的目的在于利用人体前臂的肌电信号进行人手动作模式的识别。根据采集的肌电信号,判断动作始末状态并对该肌电信号进行小波降噪预处理,利用小波变换的高频细节系数极值构造特征矢量,经过学习矢量量化(LVQ)神经网络训练,能够有效地识别握拳、展拳、手腕内旋和手腕外旋4种动作模式。和前馈型神经网络比较,LVQ神经网络具有更高的识别准确率和更稳定的再现性。

引用

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