| 一种针对非理想sEMG信号的模型训练数据优化方法 | |
| 赵新刚; 姚杰; 马乐乐; 张弼; 赵明; 徐壮 | |
| 2020-11-24 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明授权 |
| 产权排序 | 1 |
| 其他题名 | Model training data optimization method for nonideal sEMG signals |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种针对非理想sEMG信号的模型训练数据优化方法，采集sEMG信号，对采集到的sEMG信号添加标签，并对添加标签后的sEMG信号进行滤波预处理；对滤波预处理后的sEMG信号通过最大面积法进行标签修正；对标签修正后的sEMG信号进行特征值提取，并对提取到的特征值进行归一化处理；通过LDA分类方法对归一化处理后的特征值进行降维，并训练分类模型。本发明实现对非理想sEMG数据的优化，使得所训练的模型更加准确。最后，通过实验组与对照组的对比实验，证明对于数据优化后所训练的模型而言，其训练时间、特征值维数、单次分类时间大大降低，分类正确率也取得了一定程度的提高，验证了所提出方法的有效性。 |
| 公开日期 | 2021-09-03 |
| 申请日期 | 2019-05-22 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 有权 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/29654]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_机器人学研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵新刚,姚杰,马乐乐,等. 一种针对非理想sEMG信号的模型训练数据优化方法. 2020-11-24. |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论