【摘 要】
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表面肌电信号(sEMG)是一种不平稳非周期的微弱信号,基于时域和频域特征提取的sEMG信号分类方法识别率低、稳定性差。本文通过对sEMG信号能量核特征的建模分析,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对sEMG信号能量核相图进行分类的新架构,来对人体手势动作进行识别。首先,利用矩阵计数方法将sEMG信号能量核相图处理为灰度图像;其次,利用移动平均对灰度图进行预处理;最后,采用CNN对手势sEMG信号进
【机 构】
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上海交通大学宁波人工智能研究院,上海交通大学自动化系,宁波工业互联网研究院
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划(2019YFB1705703)。
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表面肌电信号(sEMG)是一种不平稳非周期的微弱信号,基于时域和频域特征提取的sEMG信号分类方法识别率低、稳定性差。本文通过对sEMG信号能量核特征的建模分析,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对sEMG信号能量核相图进行分类的新架构,来对人体手势动作进行识别。首先,利用矩阵计数方法将sEMG信号能量核相图处理为灰度图像;其次,利用移动平均对灰度图进行预处理;最后,采用CNN对手势sEMG信号进行识别。利用手势sEMG信号数据集进行了实验验证,结果表明选用CNN识别框架的有效性以及CNN结合能量核
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