資料介紹
研究了一種基于LDA分類器的模式識別方法,比較了五種特征參數(shù)組合方式,分析了無關(guān)聯(lián)線性判別分析ULDA和PCA兩種降維方法,通道數(shù)量和窗口長度對肌電信號分類的影響,最后應(yīng)用LDA分類器對降維后的數(shù)據(jù)進行分類。實驗結(jié)果表明:均方根和四階AR系數(shù)兩種特征組合在4通道和8通道下的準(zhǔn)確率分別可以達到90%和96%,增加通道數(shù)量或特征數(shù)量可以進一步提高準(zhǔn)確率;通過ULDA將特征矢量的維數(shù)降低到6維時,仍可以保證較高的準(zhǔn)確率;6種手勢的識別率超過了94%,其中4種手超過了97%,分類出錯的窗口主要集中在過渡階段。
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