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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>基于肌電信號(hào)和加速度信號(hào)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法

      基于肌電信號(hào)和加速度信號(hào)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法

      2017-11-28 | rar | 0.80 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　為了增強(qiáng)手勢(shì)識(shí)別的多樣性和簡(jiǎn)便性，提出了一種基于肌電信號(hào)（ EMG）和加速度（ACC）信息融合的方法來識(shí)別動(dòng)態(tài)手勢(shì)。首先，利用MYO傳感器采集EMG和ACC的手勢(shì)動(dòng)作信息；然后分別對(duì)ACC和EMC信號(hào)作特征降維和預(yù)處理；最后，為減少訓(xùn)練樣本數(shù)，提出用協(xié)作稀疏表示分類器來識(shí)別基于ACC信號(hào)的姿態(tài)手勢(shì)，用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（ DTW）算法和K-最鄰近分類器（KNN）來分類EMC信號(hào)的手形手勢(shì)。其中在利用協(xié)作稀疏表示分類器識(shí)別ACC姿態(tài)信號(hào)時(shí)，通過對(duì)創(chuàng)建字典最佳樣本個(gè)數(shù)以及特征降維的維數(shù)進(jìn)行研究來降低手勢(shì)識(shí)別的復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，手形手勢(shì)的平均識(shí)別率達(dá)到了99. 17%，對(duì)于向上向下、向左向右4種姿態(tài)手勢(shì)平均識(shí)別率達(dá)到96. 88%，而且計(jì)算速度快；對(duì)于總體的12個(gè)動(dòng)態(tài)手勢(shì)，其平均識(shí)別率達(dá)到96. 11%。該方法對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)的識(shí)別率較高，計(jì)算速度快。

      基于肌電信號(hào)和加速度信號(hào)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法

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