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题名基于不同训练模式的纳米金柔性传感器的手势动作识别
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作者
孙淑睿
黄品高
汪鑫
陈世雄
李光林
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机构
中国科学院深圳先进技术研究院
重庆理工大学药学与生物工程学院
中国科学院大学深圳先进技术学院
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出处
《集成技术》
2020年第2期1-8,共8页
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基金
深圳市基础研究学科布局项目(JCYJ20180507182241622)
国家自然科学基金项目(61771462)
广州市科技计划项目(201803010093)。
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文摘
假肢控制技术研究中,研究者们通常利用解码表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)来获得截肢者的运动意图。传统的sEMG采集中,为降低皮肤与电极之间的阻抗,通常需要涂导电膏后与皮肤直接接触,因此会导致部分患者皮肤过敏和身体不适,且sEMG容易受肌肉疲劳影响,不利于长期监测。针对以上问题,该研究采用一种纳米金柔性传感器,解码其因肌肉收缩拉伸后产生的形变信号,并探究两种不同训练模式在此方法下的分类性能。其中,训练模式包括:重复训练模式,即每组重复做同一个动作;随机训练模式,即动作顺序随机化,每组每个动作只做一次。结果表明,所有受试者使用纳米金柔性传感器的平均手势识别率均在90%以上,且两种训练模式间无显著性差异(重复训练模式为95.46%、随机训练模式为94.18%,P值为0.227 5)。这表明纳米金柔性传感器与湿电极一样,可以实现可靠的手势识别。
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关键词
纳米金柔性传感器
训练模式
模式识别
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Keywords
nano-gold flexible sensor
training mode
pattern recognition
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分类号
TP302.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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