【摘 要】
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表面肌电信号（Surface electromyography,s EMG）已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,瑞尔森大学航空航天工程系
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划,2015AA042302);国家自然科学基金(61273355,61503374,61573340);机器人学国家重点实验室自主课题(2015-z06)资助项目
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表面肌电信号（Surface electromyography,s EMG）已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道s EMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电极采集人体上臂肌肉s EMG,将其分解为6个运动单元动作电位序列,过程包括：二阶差分滤波、阈值计算、尖峰检测、分层聚类;然后,提取绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征,并采用主元分析法降维;最后,利用支持向量机分类识别5种不同手部动作,精度
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