【摘 要】
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本文提出了一种基于非负矩阵分解(NMF),特别是改进的判别非负矩阵分解(DNMF)的多通道表面肌电信号(sEMG)特征降维方法,用于辨识11种执行力度存在较大变化的精细手势动作.通过与经典的主元成分分析算法(PCA)进行比较,实验结果表明NMF可以对多通道sEMG特征进行有效压缩.其中,DNMF在传统NMF算法基础上引入了提高分类性能约束项,相对于NMF与PCA算法,可以显著提高了识别准确率,表现
【机 构】
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中国科学技术大学,电子科学与技术系 安徽医科大学第一附属医院,康复医学科
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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本文提出了一种基于非负矩阵分解(NMF),特别是改进的判别非负矩阵分解(DNMF)的多通道表面肌电信号(sEMG)特征降维方法,用于辨识11种执行力度存在较大变化的精细手势动作.通过与经典的主元成分分析算法(PCA)进行比较,实验结果表明NMF可以对多通道sEMG特征进行有效压缩.其中,DNMF在传统NMF算法基础上引入了提高分类性能约束项,相对于NMF与PCA算法,可以显著提高了识别准确率,表现了其在肌电控制领域潜在的应用价值.
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