文档名：基于肌电复杂度和支持向量机的比例控制假手
为了提高肌电假手模式识别和速度比例控制准确率,提出一种基于肌电复杂度特征和支持向量机的比例控制假手方法.提取能够表征动作复杂度的Lempel-Ziv复杂度和平均功率作为表面肌电特征,输入支持向量机,对握拳、伸拳、腕伸及腕屈四个动作进行识别,同时通过三次样条插值方法对动作过程的肌电平均功率和动作速度进行拟合,实现假手的速度比例控制.实验表明:该方法取得了94.18％的动作模式识别率和较小的比例控制误差.
作者：席旭刚杨晨罗志增张自豪
作者单位：杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,浙江杭州310018
母体文献：第十二届中国智能机器人大会论文集
会议名称：第十二届中国智能机器人大会
会议时间：2017年10月1日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国人工智能学会
语种：chi
分类号：
关键词：智能假手 比例控制 表面肌电 复杂度 支持向量机
在线出版日期：2020年10月26日
基金项目：
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