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针对肌电信号的非平稳特性,利用AR模型对表面肌电信号与关节角度的模式进行分类.采用两个递归神经网络:NN1是AR模型参数辨识网络,NN2是分类网络,两个网络均采用动态BP算法进行训练.实验结果表明,所提出方法具有识别率高、鲁棒性好等特点.
基于递归神经网络的下肢表面肌电信号分类研究
【摘 要】
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针对肌电信号的非平稳特性,利用AR模型对表面肌电信号与关节角度的模式进行分类.采用两个递归神经网络:NN1是AR模型参数辨识网络,NN2是分类网络,两个网络均采用动态BP算
【机 构】
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河北工业大学,自动化系,天津,300130
【出 处】
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2005中国控制与决策学术年会
【发表日期】
：
2005年期
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