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基于LDA分类器的模式识别方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.83 MB | 2017-11-24

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　　研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法，比较了五种特征参数组合方式，分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法，通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响，最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明：均方根和四阶AR系数两种特征组合在4通道和8通道下的准确率分别可以达到90%和96%，增加通道数量或特征数量可以进一步提高准确率；通过ULDA将特征矢量的维数降低到6维时，仍可以保证较高的准确率；6种手势的识别率超过了94%，其中4种手超过了97%，分类出错的窗口主要集中在过渡阶段。

基于LDA分类器的模式识别方法

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