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基于EMD分解的表面肌电信号动作模式识别
1
作者
时改杰
雷敏
孟光
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期64-66,76,共4页
从非平稳非线性的角度出发,将经验模式分解方法与最大李雅普诺夫指数相结合,对前臂运动时的表面肌电信号进行分析研究,并取得了很好的动作识别效果,研究结果表明该方法可为提高动作表面肌电信号的识别率提供一种新的研究手段。
关键词
动作表面肌电信号
经验模式分解
最大李雅普诺夫指数
BP神经网络
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职称材料
题名
基于EMD分解的表面肌电信号动作模式识别
1
作者
时改杰
雷敏
孟光
机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室振动冲击噪声研究所
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期64-66,76,共4页
基金
上海市自然基金项目资助(项目编号:06ZR14042)
教育部留学回国人员科研启动基金项目资助
高等学校学科创新引智计划资助(项目编号:B06012)
文摘
从非平稳非线性的角度出发,将经验模式分解方法与最大李雅普诺夫指数相结合,对前臂运动时的表面肌电信号进行分析研究,并取得了很好的动作识别效果,研究结果表明该方法可为提高动作表面肌电信号的识别率提供一种新的研究手段。
关键词
动作表面肌电信号
经验模式分解
最大李雅普诺夫指数
BP神经网络
Keywords
action surface electromyographic(ASEMG) signal
empirical mode decomposition
the largest lyapunov exponent
back-propagation neural network
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD分解的表面肌电信号动作模式识别
时改杰
雷敏
孟光
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2008
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