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基于功率谱分析和RBF网络的表面EMG多模式分类

作者：张清菊　罗志增　叶明日期：2007-03-09/span> 浏览：4274 查看PDF文档

基于功率谱分析和RBF网络的表面EMG多模式分类

张清菊　罗志增　叶明　

摘　要：提出了一种以功率谱K值法和RBF网络相结合的表面肌电信号处理方法.首先,将采集到的肌电信号进行预处理,计算互功率谱比值作为其特征值;其次,将其特征值作为训练样本输入RBF神经网络进行网络训练,并对手臂的各种动作进行多运动模式分类.实验表明,这种方法不仅简化了计算工作量,而且取得了比较理想的识别效果.
关键词：表面肌电信号;功率谱比值;RBF神经网络
分类号：TP183;TP274　文献标识码：A
文章编号：1001-4551(2005)011-0035-04

Based on Power Spectrum and RBF Neural Network to Classify Surface Electromyography

ZHANG Qing-ju　 LUO Zhi-zeng　 YE Ming　

基金项目：国家自然科学基金资助项目(60474054);浙江省自然科学基金资助项目(RC02070).
作者简介：张清菊(1979-),女,山东东平人,硕士研究生,研究方向:机器人及检测技术.
作者单位：张清菊（杭州电子科技大学,机器人研究所,浙江,杭州,310018）　
　　　　　罗志增（杭州电子科技大学,机器人研究所,浙江,杭州,310018）　
　　　　　叶明（杭州电子科技大学,机器人研究所,浙江,杭州,310018）　

参考文献：

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