采用遷移學習的表面肌電信號手勢識別方法

摘要： 為解決采用表面肌電信號(surface electromyography, sEMG)進行手勢識別時電極貼片位移、受試者動作變化等復雜情況下分類識別準確率下降這一問題，提出一種基于表面肌電信號與遷移學習的手勢分類模型。首先對4通道表面肌電信號進行活動段提取與降噪處理，然后提取活動段信號的4種時域特征與2種頻域特征。采用流形嵌入分布對齊(manifold embedded dis... （共7頁）