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采用貝葉斯分類研究肌肉動(dòng)作模式識(shí)別方法
提出了一種結(jié)合AR 模型和貝葉斯分類的肌電信號(hào)動(dòng)作模式識(shí)別方法。首先將采集到的肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,提取AR 系數(shù)作為其特征值。其次設(shè)計(jì)了一個(gè)貝葉斯分類器,利用AR 系數(shù)對(duì)手臂的各種肢體動(dòng)作進(jìn)行動(dòng)作模式分類。實(shí)驗(yàn)表明這種方法不僅降低了誤識(shí)別率,而且取得了比較理想的識(shí)別效果。同時(shí),采用虛擬儀器技術(shù)提高儀器的測(cè)量精度,降低成本,降低計(jì)算工作量。
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