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| 改进频率切片小波变换和卷积神经网络的手势肌电信号识别 |
| 李建兴沈亮蔡聪杨睿宁罗堪 |
| 福建工程学院电子电气与物理学院 |
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摘要 为了提高肌电信号手势动作识别准确率,基于数据驱动提出结合改进频率小波切片变换和卷积神经网络的肌电手势识别方法。利用滑动窗对8通道肌电信号进行分割,通过改进频率小波切片变换将信号映射为时间-频率谱图,处理后的谱图输入一个18层卷积神经网络进行手势识别。采用133 000个肌电样本数据随机等分进行实验验证,7种手势动作的平均准确率达到97.94%,准确率在不同环境温度和电极测量位置(±1 cm)下无明显降低,提出方法手势识别准确率高、鲁棒性好。
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| 关键词 ：
小波变换,
卷积神经网络,
手势识别,
表面肌电信号,
模式识别
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| 基金资助:国家自然科学基金青年基金项目(61601124)； 福建省自然科学基金资助项目(2020J01876,2021J01549)； 福建工程学院科研发展基金项目(GY-Z17161)； |
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