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基于LDA的表面肌电信号分类研究
被引量：
7
1
作者
马正华
乔玉涛
+1 位作者
李雷
戎海龙
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期2321-2327,共7页
研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法,比较了五种特征参数组合方式,分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法,通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响,最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明:均方根和四阶A...
研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法,比较了五种特征参数组合方式,分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法,通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响,最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明:均方根和四阶AR系数两种特征组合在4通道和8通道下的准确率分别可以达到90%和96%,增加通道数量或特征数量可以进一步提高准确率;通过ULDA将特征矢量的维数降低到6维时,仍可以保证较高的准确率;6种手势的识别率超过了94%,其中4种手超过了97%,分类出错的窗口主要集中在过渡阶段。
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关键词
表面肌电
无关联线性判别分析
线性
判别
式
分析
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职称材料
题名
基于LDA的表面肌电信号分类研究
被引量：
7
1
作者
马正华
乔玉涛
李雷
戎海龙
机构
常州大学信息科学与工程学院数理学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期2321-2327,共7页
基金
江苏省自然科学基金(BK20140265)
江苏省普通高校研究生科研创新计划(KYLX_1105)
文摘
研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法,比较了五种特征参数组合方式,分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法,通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响,最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明:均方根和四阶AR系数两种特征组合在4通道和8通道下的准确率分别可以达到90%和96%,增加通道数量或特征数量可以进一步提高准确率;通过ULDA将特征矢量的维数降低到6维时,仍可以保证较高的准确率;6种手势的识别率超过了94%,其中4种手超过了97%,分类出错的窗口主要集中在过渡阶段。
关键词
表面肌电
无关联线性判别分析
线性
判别
式
分析
Keywords
surface EMG
uncorrelated linear discriminant analysis （ULDA）
linear discriminant analysis （LDA）
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LDA的表面肌电信号分类研究
马正华
乔玉涛
李雷
戎海龙
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016
7
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参考文献
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