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基于表面肌电图手势动作意图识别的系统综述
文献摘要：
目的 系统综述基于表面肌电图的手势动作意图识别的研究进展.方法 通过检索中国知网、万方数据库、PubMed、Web of Science,搜集基于表面肌电图的手势动作意图识别的实验研究,检索时限为建库至2021年12月.根据实验内容和质量筛选文献,并对其分类方法和其他影响因素进行总结性分析.结果 共返回文献735篇,最终纳入25篇,发表时间主要集中于2012年至2021年,研究对象为正常受试者或截肢者,分类模型包含传统机器学习模型和深度学习模型,其他影响因素包含采集方式、噪声干扰和滑动窗口大小.结论 目前基于表面肌电信号的传统机器学习模型已得到成熟应用,深度学习模型的手势识别技术具有很大潜力.受试者的个体差异、手势分类的实时性需求和肌电设备的稳定性需求仍有待解决.
文献关键词：
人机交互;表面肌电图;手势识别;机器学习;系统综述
中图分类号：
作者姓名：
朱旭;刘静;董泽萍;仇大伟
作者机构：
山东中医药大学智能与信息工程学院,山东济南市250355
文献出处：
引用格式：
[1]朱旭;刘静;董泽萍;仇大伟-.基于表面肌电图手势动作意图识别的系统综述)[J].中国康复理论与实践,2022(09):1032-1038
A类：
B类：
表面肌电图,手势动作,意图识别,系统综述,万方数据库,时限,建库,实验内容,选文,分类方法,总结性,返回,回文,截肢,分类模型,机器学习模型,深度学习模型,采集方式,噪声干扰,滑动窗口,表面肌电信号,已得,手势识别,个体差异,性需求,电设备,设备的稳定性,人机交互
AB值：
0.281951
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