典型文献
基于小波包组合特征和LMS-LSTM的表面肌电信号分类
文献摘要：
为了利用表面肌电信号分类手势动作,创新地提出了结合时域和时频特征作为特征参数,即采用小波包系数和方差的组合特征.采用 自适应滤波-长短时记忆网络(LMS-LSTM)结合的分类器,在设置电路滤波器一次滤波后,添加自适应滤波算法,对方差特征进行二次滤波.对5种手势动作进行分类识别,得到93.78％的分类识别率.采用主成分分析法(PCA)降维,仍保持92.68％的平均识别率,并达到优化结果.实验表明,LSTM分类结果高于传统线性判别和决策树算法.
文献关键词：
肌电信号;自适应滤波;长短时记忆网络;小波包组合特征
中图分类号：
作者姓名：
孔康;李德盈;孙中圣
作者机构：
南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]孔康;李德盈;孙中圣-.基于小波包组合特征和LMS-LSTM的表面肌电信号分类)[J].电子技术应用,2022(10):92-96
A类：
小波包组合特征
B类：
于小波,LMS,表面肌电信号,信号分类,手势动作,新地,时频特征,长短时记忆网络,分类器,滤波器,自适应滤波算法,二次滤波,分类识别,识别率,线性判别,决策树算法
AB值：
0.200807
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