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基于注意力残差网络的特征肌电图手势识别
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作者 赵世昊 周建华 熊馨 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期357-362,共6页
基于表面肌电信号的手势识别方法效果欠佳,提出一种信号的特征样本构造方法和注意力残差网络(ARN),用于识别NinaproDB1中的23类功能性抓握手势.样本构造过程中利用巴特沃斯滤波器对表面肌电信号进行一阶1 Hz低通滤波,去除噪声干扰并保... 基于表面肌电信号的手势识别方法效果欠佳,提出一种信号的特征样本构造方法和注意力残差网络(ARN),用于识别NinaproDB1中的23类功能性抓握手势.样本构造过程中利用巴特沃斯滤波器对表面肌电信号进行一阶1 Hz低通滤波,去除噪声干扰并保留通频带和过渡带信号;用时间窗截取滤波信号生成表面肌电图;计算信号平均绝对值、方差和波长特征,融合生成特征肌电图.引入注意力机制和残差连接改进卷积神经网络,搭建ARN用于手势识别.将特征肌电图样本输入ARN,在测试集中的手势识别准确率为86.87%,证明构造的信号特征样本结合ARN识别实用手势的有效性. 展开更多
关键词 手势识别 表面肌电图 特征肌电图 注意力残差网络
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