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题名基于非线性回归的自适应特征提取算法
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作者
张晓东
陈锋
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机构
皖西学院物理与电子信息工程系
中国科学技术大学自动化系
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出处
《阜阳师范学院学报（自然科学版）》
2004年第2期20-22,共3页
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文摘
分析了针对相似图像的几种特征提取方法的特点及局限性,提出了一种新的基于非线性回归原理的印章自适应特征提取算法.针对一组相似印章样本,通过相关分析和显著性检验,确定特征的优化选取,并给出了相应的算法。
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关键词
非线性回归
自适应特征提取算法
相关分析
显著性检验
图像特征
面向对象
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Keywords
adaptive feature extraction
corrective analysis influence check
nonlinear regression
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名表面肌电信号的自适应激活特征提取算法
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作者
李钊
马斌
李海
陈小刚
于朱庭
江海岳
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机构
中国科学院上海高等研究院
中国人民解放军
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
上海中研久弋科技有限公司
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期114-118,共5页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFA0206104)
上海市科学技术委员会科研计划资助项目(19511133100)。
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文摘
为了提高表面肌电(sEMG)—外骨骼系统对多使用者多节点系统的通用性,设计了一种人体sEMG信号的自适应激活特征提取(SAFE)算法。该算法通过创建信号极值点空间(EPS)描述了信号一段时间内整体的能量分布,通过一定判别方式对短期EPS与长期EPS的比较计算获取信号激活特征分数,以便确认当前时刻的肌肉激活状态。该方法摒弃了传统的类参数固定阈值算法需要先验知识的缺陷,具备良好的自适应性和泛用性。实验结果表明:所提方法在外骨骼人机交互系统的应用中可以有效提高运动识别准确率。
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关键词
表面肌电信号
特征提取
自适应激活特征提取算法
外骨骼系统
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Keywords
surface electromyography(sEMG)signal
feature extraction
self-adaptive activation feature extraction(SAFE)algorithm
exoskeleton system
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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