【摘 要】
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本文提出了一种结合AR模型和贝叶斯分类的肌电信号动作模式识别方法.首先,将采集到的肌电信号进行预处理,提取AR系数作为其特征值.其次,设计了一个贝叶斯分类器,利用AR系数对
【机 构】
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杭州电子科技大学机器人研究所(浙江杭州)
【出 处】
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中国自动化学会华东地区第十七届学术年会
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本文提出了一种结合AR模型和贝叶斯分类的肌电信号动作模式识别方法.首先,将采集到的肌电信号进行预处理,提取AR系数作为其特征值.其次,设计了一个贝叶斯分类器,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行动作模式分类.实验表明,这种方法不仅降低了误识别率,而且取得了比较理想的识别效果.同时,采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度,降低成本,降低计算工作量.
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