【摘 要】
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针对表面肌电(SEMG)的非平稳特性,提出采用小波包变换方法对其进行分类.分析了特征提取方法并采用小波包变换各频段能量构造特征矢量,经过学习矢量量化神经网络训练能够有效
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针对表面肌电(SEMG)的非平稳特性,提出采用小波包变换方法对其进行分类.分析了特征提取方法并采用小波包变换各频段能量构造特征矢量,经过学习矢量量化神经网络训练能够有效地从伸肌和屈肌采集的两道肌电信号中识别伸拳,展拳,腕内旋,腕外旋4种运动模式,平均识别率为94.5%.与其它时频分析方法比较,该方法不仅识别率高,鲁棒性好,也为其他非平稳生理信号分析提供了新手段.
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