【摘 要】
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提取颈部肌肉的肌音(Mechanomyography,MMG)信号时域、时⁃频域和非线性动力学的15个常见特征,按照其性质分为5个特征集,并选择其中一部分构建高维特征矢量后进行主成分分析(
【基金项目】
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国家自然科学基金(51405236)资助项目,上海市浦江人才计划(16PJ1402300)资助项目
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提取颈部肌肉的肌音(Mechanomyography,MMG)信号时域、时⁃频域和非线性动力学的15个常见特征,按照其性质分为5个特征集,并选择其中一部分构建高维特征矢量后进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维处理,应用于头部动作的模式识别研究中。分别采用支持向量机(Support vector machine,SVM)、K近邻(K⁃nearest neighbor,KNN)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)3
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