【24h】

Wrist Motion Pattern Recognition System by EMG Signals

机译:肌电信号腕部运动模式识别系统

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摘要

In this paper, we aim for construction of high-speed and high-accurate system using Fast Fourier Transform (FFT) for feature extraction, Simple-PCA (SPCA) for feature compression, and a neural network (NN) for recognition. In particular, we present a novel method based on Canonical Discriminant Analysis (CDA) to improve recognition accuracy for EMG. From results of computer simulation, it is shown that our approach is effective for improvement in recognition accuracy.
机译:在本文中,我们的目标是使用快速傅里叶变换(FFT)进行特征提取,简单PCA(SPCA)进行特征压缩以及神经网络(NN)进行构建,以构建高速,高精度的系统。特别是,我们提出了一种基于规范判别分析(CDA)的新颖方法来提高EMG的识别精度。从计算机仿真的结果可以看出,我们的方法对于提高识别精度是有效的。

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