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针对竞技体育训练中的肌肉疲劳监测问题,提出了一种基于ReliefF-NOSCA-AdakNN（RNA）的表面肌电信号（sEMG）特征提取和分类算法. 该算法结合了特征和类别之间的相关性分析和启发式搜索算法,对高维特征进行了有效的筛选和分类. 将RNA算法应用于经过滤波处理的肱二头肌肌电信号数据,对不同疲劳状态进行了识别和分类. 实验结果表明,提出的RNA算法在平均分类准确率和标准差方面分别达到了83.88%和0.012 7,均显著优于传统单一算法,体现了较好的分类性能. 相似文献
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