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利用柔性神经树的实时肌电信号手势识别模型

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：ydlwxx

【摘 要】

：

传统的手势识别通常采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)芯片或者集合方法(Ensem-ble Methods)研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于表面肌电信号与柔性神经树(Flexible Neural Trees,FNT)模型的实时手势识别模型。表面肌电信号(surface Electromyogra

【作 者】

：

郭一娜 王清华 Abraham Ajith 

【机 构】

：

太原科技大学电子与信息工程学院,机器智能研究实验室

【出 处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2012年17期

【关键词】

：

实时识别 表面肌电信号 柔性神经树 均方根 方均根误差 real-time recognition surface Electromyography （sEMG 

【基金项目】

：

山西省回国留学人员科研资助项目（No.92）,太原科技大学校青年基金（No.20103004）.

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传统的手势识别通常采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)芯片或者集合方法(Ensem-ble Methods)研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于表面肌电信号与柔性神经树(Flexible Neural Trees,FNT)模型的实时手势识别模型。表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)具有非入侵式、易于采集特点,故被广泛应用于行为识别和诊断等领域。柔性神经树模型通过简单

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