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改进S变换谱估计的动态手势肌电特征处理
文献摘要：
手语是各种手势动态变化的一种复杂运动模式,手势特征处理效果直接关系到手语识别的准确性.本文提出一种基于改进S变换谱估计的动态手势肌电特征处理新方法.对采集的表面肌电信号进行S变换,引入优化因子调节时频分辨率并生成改进S变换谱;定义谱的时间和频率分量为二维随机变量,以改进S变换谱元素为二维随机变量样本,通过高斯核密度估计得到二维核密度函数.仿真和实验均表明,改进S变换谱估计方法有效抑制了白噪声,并使动态手势的肌电暂态突变特征得到加强.与经验模态分解、自排序熵、奇异值排序熵等方法对比,基于该方法的动态手势识别率分别提高了 10.0％、6.67％和11.67％,特征处理方法的效果明显.
文献关键词：
表面肌电信号;改进S变换谱;高斯核密度估计;动态手势;肌电特征
中图分类号：
作者姓名：
李文国;罗志增;席旭刚
作者机构：
杭州电子科技大学自动化学院 杭州 310018;咸亨国际(杭州)电气制造有限公司 杭州 310022
文献出处：
引用格式：
[1]李文国;罗志增;席旭刚-.改进S变换谱估计的动态手势肌电特征处理)[J].仪器仪表学报,2022(05):191-198
A类：
B类：
谱估计,肌电特征,特征处理,复杂运动,运动模式,处理效果,到手,手语识别,表面肌电信号,优化因子,节时,时频,随机变量,高斯核密度估计,核密度函数,估计方法,白噪声,暂态,突变特征,征得,经验模态分解,自排,奇异值,方法对比,动态手势识别,识别率
AB值：
0.2784
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