【摘 要】
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背景：肌电信号在本质上是一种具有非平稳、非高斯特性的生理信号。目前基于高阶累积量的高阶谱技术广泛应用于非高斯、非平稳、非线性等问题。目的：基于非高斯AR参数模型,将双
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金资助项目（50525517）, 上海市重点基础研究项目（05jc14027）
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背景：肌电信号在本质上是一种具有非平稳、非高斯特性的生理信号。目前基于高阶累积量的高阶谱技术广泛应用于非高斯、非平稳、非线性等问题。目的：基于非高斯AR参数模型,将双谱分析和fisher线性判别分析方法相结合进行表面肌电信号特征提取。方法：针对表面肌电信号特点,从信号高阶统计处理角度,基于＂非高斯AR参数模型＂进行双谱分析,提取有效特征,用fisher线性判别分析降维方法构造特征向量,然后利用支持向量机实现不同动作模式的准确分类。并与多种常用表面肌电信号特征的识别准确率进行对比研究。结果与结论：利用多类支
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