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改进BP神经网络的EMG手指运动识别
被引量：
6
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作者
方一新
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期92-95,共4页
在基于肌电信号(EMG)手指运动的模式识别中,稳定性和识别率是两个主要问题,为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法,有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进...
在基于肌电信号(EMG)手指运动的模式识别中,稳定性和识别率是两个主要问题,为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法,有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进行试验,将提取到的特征值输入MATLAB建立一个改进多层BP神经网络,识别三个不同类型的手指运动。实验表明,改进BP算法较传统BP算法获得了更高的识别精度,达到94%左右。
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关键词
BP神经网络
AR模型
EMG信号
手指运动识别
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职称材料
题名
改进BP神经网络的EMG手指运动识别
被引量：
6
1
作者
方一新
机构
苏州工业职业技术学院继续教育学院
出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期92-95,共4页
基金
国家自然科学基金项目(No.61272258)
文摘
在基于肌电信号(EMG)手指运动的模式识别中,稳定性和识别率是两个主要问题,为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法,有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进行试验,将提取到的特征值输入MATLAB建立一个改进多层BP神经网络,识别三个不同类型的手指运动。实验表明,改进BP算法较传统BP算法获得了更高的识别精度,达到94%左右。
关键词
BP神经网络
AR模型
EMG信号
手指运动识别
Keywords
BP Neural Network
AR Model
EMG Signal
Finger movement recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
改进BP神经网络的EMG手指运动识别
方一新
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014
6
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