【摘 要】
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针对上肢多种运动的模式识别问题，对表面肌电的特征提取方法进行了研究，旨在取得更有鉴别能力的特征。采用基于块稀疏贝叶斯学习的方法提取sEMG信号中蕴含的运动信息，用于上肢动
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针对上肢多种运动的模式识别问题，对表面肌电的特征提取方法进行了研究，旨在取得更有鉴别能力的特征。采用基于块稀疏贝叶斯学习的方法提取sEMG信号中蕴含的运动信息，用于上肢动作中的整手以及精细的手指动作的识别。基于块稀疏贝叶斯学习的方法提取到的分解系数特征DC能表征sEMG信号的非线性特征。在对8位受试者6类整手以及精细的手指动作的识别实验中，将DC特征结合Willison幅值特征能更有效地反映出6类动作之间的差异，平均动作识别成功率可达92.9%。实验表明，所提出的特征提取方案可行。与传统的特征提取方法相比
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