【摘 要】
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表面肌电信号(Surface Electromyography)SEMG作为一种重要的生物电信号,已经被广泛应用于仿生学、生物反馈、运动医学和康复工程中。近年来,基于动作SEMG信号的手势识别技术
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表面肌电信号(Surface Electromyography)SEMG作为一种重要的生物电信号,已经被广泛应用于仿生学、生物反馈、运动医学和康复工程中。近年来,基于动作SEMG信号的手势识别技术作为一个研究热点,被开发作为人机交互的控制信号,用于控制肌电假肢、辅助装置以及其他电子设备。论文的研究内容有以下几个方面:1)基于神经网络的手势动作肌电信号的模式识别,包括信号的预处理、活动段检测、特征提取和分类。利用带通滤波器对采集到的原始SEMG信号进行预处理,以抑制噪声;采用移动平均算法对活动段进行检测,以判断有效动作信号的起始点和终止点;提取幅度绝对值均值、过零率和3阶AR模型系数作为SEMG信号的特征;采用BP神经网络和SOFM网络对动作SEMG信号进行分类。实验结果表明,两种神经网络对手势的识别均获得了较高的识别正确率。2)基于VB平台的虚拟鼠标(光标)控制的设计和实现。利用手势动作肌电信号模式识别的结果,采用Windows自带的API函数实现对光标的控制。
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