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基于肌电信号的手势识别研究国内外研究现状文献综述

1.1国内研究现状

国内对于肌电信号手势识别的研究目前还停留在理论方面，研究者们主要致力于优化肌电信号特征提取，模式识别等方面来提高准确率，在应用方面研究较少，实物也不多。

吉林大学马迪提出了针对单通道表面肌电信号的算法[2]。该算法运用集合经验模态分解（EEMD）算法对表面肌电信号进行分解，将特征提取后，选择平均绝对值、功率谱均值、基本尺度熵进行线性特征融合，最后使用核极限学习机进行分类。此方法在运用于UCI数据集中的六种日常手势验证中，识别准确率达到95.4%。为当前表面肌电信号手势识别准确率低，特征提取较为单一的问题