| 基于肌音信号的四种手部动作模式的识别方法 |
| |
| 引用本文： | 曹炜,夏春明,曾勇,曹恒.基于肌音信号的四种手部动作模式的识别方法[J].华东理工大学学报(自然科学版),2011,37(5):644-649. |
| |
| 作者姓名： | 曹炜 夏春明 曾勇 曹恒 |
| |
| 作者单位： | 华东理工大学机械与动力工程学院,上海,200237 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 肌音（MMG）是指肌肉收缩时发出的2～100 Hz的低频＂声音＂。近年来,有研究将前臂肌音信号作为生理信号源应用于假肢手的控制,并取得了一定的进展。利用主成分分析法（PCA）对多通道采集的前臂肌音信号的18个时、频域特征的特征空间进行降维,并采用线性分类器对4种手部动作模式（手掌握紧、手掌张开、腕部弯曲、腕部伸直）进行...
|
| 关 键 词： | 肌音 手部动作 模式识别 主成分分析 线性分类器 |
A Recognition Method for Four Hand-Motion Patterns Based on Mechanomyographic Signal |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | mechanomyography hand-motion pattern recognition principal component analysis linear classifier |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
