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【24h】

WRIST EMG PATTERN RECOGNITION SYSTEM BY NEURAL NETWORKS AND GENETIC ALGORITHMS

机译:神经网络和遗传算法的腕托EMG模式识别系统

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摘要

In this paper, we aim for construction of a high-speed and high-accurate EMG recognition system using Fast Fourier Transform (FFT) for feature extraction, simple-PCA (SPCA) for feature compression, and a neural network (NN) for recognition. Furthermore, we reduce the number of units in an input layer of NN using genetic algorithms (GA) for EMG. From results of computer simulation, it is shown that our approach is effective for improvement in recognition accuracy and speed.
机译:在本文中,我们旨在建造一种使用快速傅里叶变换(FFT)的高速和高精度EMG识别系统,用于特征提取,简单PCA(SPCA),用于特征压缩,以及用于识别的神经网络(NN) 。此外,我们使用用于EMG的遗传算法(GA)来减少NN输入层中的单位数。从计算机模拟的结果,显示我们的方法对于改善识别准确性和速度是有效的。

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