文件名称：基于小波变换和样本熵的假手肌电模式识别方法 (2007年)
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更新时间：2024-06-09 05:08:10
自然科学 论文
提出一种新的模式分类器，利用安置在拇长屈肌、指深屈肌和指伸肌上的3个电极所测得的肌电信号，实现了对3*度假手手指运动的控制．该分类器采用小波交换和样本熵的方法构造特征矢量，经过由变学习速率算法和RP算法构建的集成3层前馈神经网络的分类，能够成功地分辨出拇指、食指和中指的弯曲与伸展运动，平均识别率可达96％以上．实验结果表明，该分类器为多*度肌电假手的控制提供了一种有效的方法．