[发明专利]一种基于表面肌电信号的手指手势分类方法有效
| 申请号： | 201911076572.7 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110826625B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 李春泉;何永华;胡杜娟 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 袁红梅 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于表面肌电信号的手指手势分类方法，包括以下步骤：步骤1，采集人体手指动作的表面肌电信号；步骤2：处理表面肌电信号：(a)提取活动段肌电信号，(b)对活动段信号进行去噪处理，(c)提取特征值，(d)对特征值进行降维；步骤3：手指动作的模式识别：(a)选取SVM混合核函数，(b)基于VGLBSO算法的混合核SVM参数优化，(c)构造SVM多分类器。本发明充分考虑日常生活中所用手势动作的复杂性和多态性，涵盖了手指的微小手势动作，并将矢量分组学习BSO(Vector Grouping Learning,VGLBSO)算法应用到SVM模型的重要参数寻优中，选出权重系数δ、目标函数中正则化参数c和RBF核函数中参数σ的最优值，达到了提高SVM模型预测分类准确率的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 表面 电信号 手指 手势 分类 方法 | ||
【主权项】：
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