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国家高技术研究发展计划(2008AA04212)
作品数:
1
被引量:6
H指数:1
相关作者:
高云园
罗志增
佘青山
孟明
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相关机构:
杭州电子科技大学
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发文基金:
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相关领域:
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2010
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下肢EMG的小波支持向量机多类识别方法
被引量:6
2010年
针对下肢肌电信号(EMG)的多运动模式分类问题,提出了一种基于小波支持向量机(WSVM)的多类识别方法.在小波框架理论和SVM核方法的基础上,构造基于二叉树结构的WSVM多类分类器,采用多尺度分析对下肢EMG进行消噪处理和特征提取,将特征向量输入WSVM多类分类器.以水平行走为例对支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期和摆动末期等5个细分运动模式进行分类,并与传统的神经网络和高斯核SVM分类器进行比较.实验结果验证了所提方法的有效性.
佘青山
高云园
孟明
罗志增
关键词:
肌电信号
小波变换
小波支持向量机
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