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支持向量机多分类的眼电辅助肌电的人机交互

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:0.70 MB | 2018-01-26

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　　针对单一肌电信号在控制系统中正确识别率不高问题，设计并实现了一种基于支持向量机（ SVM）多分类的眼电（EOG）辅助肌电（EMG）的人机交互（HCI）系统。该系统采用改进小波包算法和阈值法分别对EMC信号和EOG信号进行特征提取，并对特征向量融合；然后提取特征参数作为SVM的输入来识别EMG信号和EOC信号动作模式，根据分类结果生成控制命令。实验证明，该系统比单一肌电控制系统更便于操作，稳定性好，正确识别率高。

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