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公开(公告)号：CN117379043A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311425270.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及人机交互分类识别研究技术领域，尤其涉及一种基于表面肌电信号时空域特征的动作辨识方法，包括以下步骤，表面肌电信号采集；信号样本预处理，并划分测试集和训练集；对测试集与训练集样本提取时域特征，通过循环比较的方式确定空域特征维度阈值，通过该阈值提取空域特征，并将时域特征与空域特征融合；通过训练集特征训练辨识模型并将测试集特征输入辨识模型输出分类结果。本申请通过循环比较的方式确定空域特征维度，有效解决了在空域特征提取时特征维度对于分类结果准确率的影响，并将时域与空域特征相互融合，从多角度对肌电信号进行有效的表征，从而提高分类准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117281538A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311500437.7
申请日：2023-11-08
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及动作识别技术领域，尤其涉及一种多维度特征下的表面肌电信号动作辨别方法，包括以下步骤：表面肌电信号采集及预处理，将采集到的信号划分为训练集和测试集；对训练集样本提取合适的空域、时域、频域特征，并将时域特征与空域、频域特征融合。本申请通过训练集特征训练辨识模型并将测试集特征输入辨识模型输出分类结果。使用空域特征作为基础特征，通道排序后对排名靠前的通道提取时域频域特征，将其作为辅助特征与基础空域特征融合，多维度表征信号特征情况完成模式分类，提高了运算速度、准确率与稳定性。
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