基于小波包組合特征和LMS-LSTM的表面肌電信號分類
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：833 K
標簽： 肌電信號 自適應濾波 長短時記憶網絡
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文檔介紹：為了利用表面肌電信號分類手勢動作，創(chuàng)新地提出了結合時域和時頻特征作為特征參數(shù)，即采用小波包系數(shù)和方差的組合特征。采用自適應濾波-長短時記憶網絡(LMS-LSTM)結合的分類器，在設置電路濾波器一次濾波后，添加自適應濾波算法，對方差特征進行二次濾波。對5種手勢動作進行分類識別，得到93.78%的分類識別率。采用主成分分析法(PCA)降維，仍保持92.68%的平均識別率，并達到優(yōu)化結果。實驗表明，LSTM分類結果高于傳統(tǒng)線性判別和決策樹算法。
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