采用遷移學(xué)習(xí)的表面肌電信號(hào)手勢(shì)識(shí)別方法

摘要： 為解決采用表面肌電信號(hào)(surface electromyography, sEMG)進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別時(shí)電極貼片位移、受試者動(dòng)作變化等復(fù)雜情況下分類識(shí)別準(zhǔn)確率下降這一問(wèn)題，提出一種基于表面肌電信號(hào)與遷移學(xué)習(xí)的手勢(shì)分類模型。首先對(duì)4通道表面肌電信號(hào)進(jìn)行活動(dòng)段提取與降噪處理，然后提取活動(dòng)段信號(hào)的4種時(shí)域特征與2種頻域特征。采用流形嵌入分布對(duì)齊(manifold embedded dis... （共7頁(yè)）