【摘 要】
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为提高对表面肌动作识别的准确性,提出一种小波变换与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）相结合的模式分类方法.通过虚拟仪器采集肱桡肌和尺侧腕屈肌的两路表面肌电信号,运用小波变
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为提高对表面肌动作识别的准确性,提出一种小波变换与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）相结合的模式分类方法.通过虚拟仪器采集肱桡肌和尺侧腕屈肌的两路表面肌电信号,运用小波变换对其进行多尺度分解,提取小波系数最大值作为表面肌动作特征,采用支持向量机（SVM）进行特征分类,并在分类过程中引入粒子群算法对SVM的惩罚参数和核函数参数进行寻优.实验结果表明,采用此方法能成功地识别表面肌内翻、外翻、握拳、展拳4 种动作,较传统SVM方法有更高的分类精度.
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