基于小波包組合特征和LMS-LSTM的表面肌電信號(hào)分類
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：833 K
標(biāo)簽： 肌電信號(hào) 自適應(yīng)濾波 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：為了利用表面肌電信號(hào)分類手勢(shì)動(dòng)作，創(chuàng)新地提出了結(jié)合時(shí)域和時(shí)頻特征作為特征參數(shù)，即采用小波包系數(shù)和方差的組合特征。采用自適應(yīng)濾波-長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LMS-LSTM)結(jié)合的分類器，在設(shè)置電路濾波器一次濾波后，添加自適應(yīng)濾波算法，對(duì)方差特征進(jìn)行二次濾波。對(duì)5種手勢(shì)動(dòng)作進(jìn)行分類識(shí)別，得到93.78%的分類識(shí)別率。采用主成分分析法(PCA)降維，仍保持92.68%的平均識(shí)別率，并達(dá)到優(yōu)化結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，LSTM分類結(jié)果高于傳統(tǒng)線性判別和決策樹(shù)算法。
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