典型文献
面向康复训练的多通道mRMR-PSO肌电特征选择算法
文献摘要：
表面肌电信号的产生超前于肢体运动的发生,具有预测肢体运动的能力,常常辅助患者的康复训练.针对单通道表面肌电信号难以有效进行关节角度预测的问题,提出了一种基于多通道肌电特征采集下的最大相关最小冗余结合粒子群优化的特征选择算法.通过与采用mRMR算法、主成分分析法对关节角度预测精度进行实验对比,验证mRMR-PSO算法的性能.实验结果表明,基于多通道的mRMR-PSO特征选择算法相比mRMR和PCA算法在关节角度预测精度分别提高了 32.6％和14.9％,从而验证了算法的有效性,并将该算法应用于实际场景.
文献关键词：
表面肌电信号;关节角度预测;特征选择;互信息;PSO
中图分类号：
作者姓名：
胡瑢华;姚圣;曾成
作者机构：
南昌大学先进制造学院机械工程系 南昌330031
文献出处：
引用格式：
[1]胡瑢华;姚圣;曾成-.面向康复训练的多通道mRMR-PSO肌电特征选择算法)[J].电子测量技术,2022(11):72-77
A类：
B类：
康复训练,多通道,mRMR,PSO,肌电特征,特征选择算法,表面肌电信号,肢体运动,单通道,关节角度预测,最大相关最小冗余,粒子群优化,实验对比,算法应用,互信息
AB值：
0.171302
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
