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Gaussian 混合模型(GMM ) ， k 近邻居(k-NN ) ，二次的判别式分析(QDA ) ，和线性判别式分析(LDA ) 与相比用表面 electromyogram (EMG ) 分类手腕运动。在 EMG 信号处理的特征选择的效果被比较每个特征的分类精确性也验证，并且由正规化的分类精确性的改进被证实。EMG 信号从放在 28 个健康题目的前臂上并且为手腕运动的识别使用了的二个电极被获得。特征在时间域从获得的 EMG 信号被提取并且被用于分类方法。差别绝对吝啬的价值(DAMV ) ，差别绝对标准