【摘 要】
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目的:提高假肢分类训练的速度和准确率. 方法:采用一种高效率的高阶神经网络--Pi-Sigma网络,并针对肌电信号的非平稳特性,对用小波变换方法提取的表面肌电特征进行分类. 结果
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目的:提高假肢分类训练的速度和准确率. 方法:采用一种高效率的高阶神经网络--Pi-Sigma网络,并针对肌电信号的非平稳特性,对用小波变换方法提取的表面肌电特征进行分类. 结果:效率大大提高,而且在训练速度提高的同时, 并不影响其分类的准确性. 结论:与传统识别方法相比,Pi-Sigma网络的肌电信号识别方法训练速度快,精确度高,鲁棒性好,是一种具有良好应用前景的肌电信号识别方法.
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