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手部抓取动作特征提取算法研究  
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【英文篇名】 Feature extraction algorithm for hand motion modes
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 尤波; 李忠杰; 黄玲; 赵汗青;
【英文作者】 YOU Bo; LI Zhong-jie; HUANG Ling; ZHAO Han-qing; School of Automation; Harbin University of Science and Technology; School of Mechanical Engineering; Heilongjiang Institute of Science and Technology;
【作者单位】 哈尔滨理工大学自动化学院; 黑龙江科技大学机械工程学院;
【文献出处】 电机与控制学报 , Electric Machines and Control, 编辑部邮箱 2017年 12期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 表面肌电信号; 特征提取; 模式识别; 小波变换;
【英文关键词】 surface electromyogram signal; feature extraction; pattern recognition; wavelet transform;
【摘要】 针对人手抓取动作问题,如何有效地提取表面肌电信号特征是提高其模式识别率的关键。通过对前人不同手部抓取动作的分类方法及日常生活工作中使用的频度进行统计学分析,决定选取8种抓取动作进行研究。实验显示,随着手部动作姿态种类的增加,基于表面肌电信号的不同特征提取算法分类能力出现不同程度的下降甚至失效。为取得更为理想的抓取动作分类效果,提出将抓取动作分割为预抓取和抓取两个动作过程。选择采集预抓取动作前臂肌电信号,除对其时域、频域及时频域常用特征量进行分析对比外,还增添了对时频域中小波系数最大模值的分析,旨在找出最有效表征肌电信号动作分类的特征量。实验结果表明,小波系数最大模值量最有特征可分性,区分效果比较理想。
【英文摘要】 Extracting s EMG signal feature availably is the key to improve the pattern recognition rate.Eight kinds of grasping motions were studied according to the frequency statistical analysis on predecessors' various classification method for hand grassping motion used in daily life. The experimental results show that with the increase of hand gestures types,the classification ability of different feature extraction algorithms based on the s EMG became decline in different levels and even failed. The grasping mot...
【基金】 国家”863”重大项目子课题高性能仿人型假手(2009AA043803); 哈尔滨市科技创新人才基金(2009RFQGG207); 黑龙江省研究生创新科研基金(YJSCX2009-059HLJ)
【更新日期】 2018-03-19
【分类号】 TN911.7
【正文快照】 0引言表面肌电(surface electromyogram,s EMG)信号的特征提取是实现基于s EMG动作识别和假肢控制等应用的基础,如何提取出有效的特征值,有着非常重要的作用和意义。近年来,有众多国内外研究人员在研究基于表面肌电信号的特征提取与模式识别[1-2],并将其应用于肌电假肢以及医疗

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