检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室,黑龙江哈尔滨150001
出 处:《江苏大学学报(自然科学版)》2009年第1期5-9,共5页Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition
基 金:国家自然科学基金资助项目(50435040)
摘 要:采用支持向量机作为分类器,通过在健康受试者前臂处安放8个表面肌肤干电极提取肌电信号,使用信号均值作为特征,以较高成功率实现人手10种姿态的分类.分类结果加窗后输出至3自由度假手控制器,实现"姿态跟随"以及"位置/力矩迭加"两种控制方法.试验结果表明,手部姿态的多模式识别使得多自由度肌电假手的控制更加柔顺,体现了较高的灵巧性与功能性.Based on the pattern recognition method of supprt vector machine, 10 mode hand gestures have been succeccfully classified by using the average features of electromyograph (EMG) signal extracted from the healthy body's forearm through 8 dry electrodes. By feeding the windowed classifying results into the prosthetic hand's controller, two control methods, "State Following" and "Position/Force Overlaping", are implemented. Experimental results show that the prosthetic hand's control becomes more facile through classifying multi-mode hand gestures, which presents a high dexterity and functionality.
分 类 号:TP241.3[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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