【摘 要】
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针对时域特征参数在表面肌电信号（SEMG）模式识别过程中的局限性，提出一种小波包变换（WPT）和线性判别分析（LDA）相结合的新方法；通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号，应
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针对时域特征参数在表面肌电信号（SEMG）模式识别过程中的局限性，提出一种小波包变换（WPT）和线性判别分析（LDA）相结合的新方法；通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号，应用小波包变换对表面肌电信号进行多尺度分解，提取小波包系数并计算其均方根作为特征参数，应用线性判别分析对表面肌电信号数据进行分类识别；实验结果表明，采用此方法成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作，与时域参数相比，此方法更能有效提取表面肌电信号信息，且有较高的动作识别率，识别率高达98．2％。
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