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将神经网络与ＡＲ模型相给提出了一种表面肌电信号分类算法，该算法能成功地从腕伸肌和腕屈肌的两道表面信号识别腕伸，腕屈，腕内旋和腕外旋四种运动模式，实验结果表明，用ＡＲ模型参数作ＢＰ网输入的肌电分类器，运行速度快，识别率高，鲁棒性好，在假肢等人－机仿生系统的控制中具有很好的应用前景。
基于BP神经网络的表面肌电信号模式分类的研究
【摘 要】
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将神经网络与ＡＲ模型相给提出了一种表面肌电信号分类算法，该算法能成功地从腕伸肌和腕屈肌的两道表面信号识别腕伸，腕屈，腕内旋和腕外旋四种运动模式，实验结果表明，用ＡＲ模型参数作ＢＰ网输
【机 构】
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清华大学
【出 处】
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中国医疗器械杂志
【发表日期】
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1998年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金!39770214
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