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提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果. 相似文献
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利用单通道表面肌电信号对肘收缩、肘伸直、前臂外旋和前臂内旋四个上肢动作进行了识别.用肌电信号最高频率20倍的过采样率对表面肌电信号进行采样,利用抽取滤波技术将过采样带来的冗余数据去除并保留了过采样带来的低噪声的优点.通过小波变换提取出5个子频带的相对能量与表面肌电信号的总能量一起作为原始的特征向量,然后通过K-L展开将6维的原始特征向量降为2维.通过建立BP网络分别用6维特征向量和2维特征向量对上述的四个动作进行识别.结果显示该方法在减少肌电电极的同时保持了较高的识别率,有很好的识别效果. 相似文献
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