乔玉涛
- 作品数：2 被引量：13H指数：2
- 供职机构：常州大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多传感器融合的动态手势识别研究分析被引量：6
- 2017年
- 研究利用三类传感器(表面肌电仪、陀螺仪和加速度计)信号的特点进行信息融合,提高可识别动态手势动作的种类和准确率。将动态手势动作分解为手形、手势朝向和运动轨迹三个要素,分别使用表面肌电信号(s EMG)、陀螺仪信号(GYRO)和加速度信号(ACC)进行表征,利用多流HMMs进行动态手势动作的模式识别。对包含有5个运动轨迹和6个静态手形的识别实验结果表明,该方法可以有效地从连续信号中识别动态手势,三类传感器组合使用获得的全局平均识别率达到92%以上,明显高于任意两个传感器组合和仅采用单个传感器获得的平均识别率。实验表明该方法是一种有效的动态手势识别方法,并且相较于传统的动态手势识别的方法更具有优势。
- 马正华李雷乔玉涛戎海龙曹海婷
- 关键词：手势识别
- 基于LDA的表面肌电信号分类研究被引量：7
- 2016年
- 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。
- 马正华乔玉涛李雷戎海龙
- 关键词：表面肌电
