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严庭芳

作品数：1 被引量：13H指数：1
供职机构：杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所更多>>
发文基金：国家自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇电信号
  • 1篇隐马尔可夫模...
  • 1篇特征提取
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型
  • 1篇肌电信号
  • 1篇HMM
  • 1篇表面肌电信号
  • 1篇波变换

机构

  • 1篇杭州电子科技...

作者

  • 1篇罗志增
  • 1篇严庭芳

传媒

  • 1篇华中科技大学...

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于HMM的表面肌电信号模式分类被引量：13
2008年
按等时间间隔将表面肌电信号(SEMG)划分为不同的段,利用小波变换对其进行特征提取,借助隐马尔可夫模型(HMM)的动态建模能力来感知不同动作模式下SEMG的时变特性.具体应用时,先根据样本对各动作模式下的HMM进行训练,待各模型参数稳定后,再利用HMM对特征提取后的SEMG进行模式分类.实验结果表明:该方法具有很好的分类识别率.在6个手部动作识别中,上翻、下翻、内旋和外旋4种动作的识别准确率均在90%以上.
罗志增严庭芳
关键词：表面肌电信号特征提取隐马尔可夫模型小波变换
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共1页<1>
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