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非線性PCA在表面肌電信號特征提取中的應用
針對表面肌電信號的特點,提出了一種應用非線性主分量分析( PCA) 提取表面肌電信號特征的新方法. 該方法在表面肌電信號濾波的基礎上,采用非線性PCA 方法完成數據壓縮,將多路表面肌電信號轉換為一維的特征數據主元,并以主元曲線的形式輸出特征提取結果. 本文采用基于自組織神經網絡的非線性PCA 對手臂尺側腕伸肌和尺側腕屈肌的兩路表面肌電信號進行主元提取,試驗結果表明,四種手部運動模式(握拳、展拳、腕外旋、腕內旋) 對應的表面肌電信號利用該方法處理后,得到的主元曲線具有很好的類區分性,依據所得主元曲線的形狀特征可以有效地進行手部動作類別的識別.
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