本文關鍵詞：采用小波變換和高斯過程的肌電信號模型預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：根據(jù)表面肌電信號的生物電信號特點,采用小波變換和高斯過程建模的方法對表面肌電信號進行建模和預測.對非線性的表面肌電信號利用擬合能力強大的高斯過程進行建模,預測效果較好,但所需運算時間長.針對其運算時間長的缺點進行改進,將預處理后的表面肌電信號小波分解,對分解后的系數(shù)高斯建模,然后重構.實驗結果表明:該改進方法在響應時間和預測誤差方面效果明顯.
【作者單位】： 華僑大學信息與科學工程學院;
【關鍵詞】： 表面肌電信號 高斯過程 小波變換 模型預測
【基金】：福建省科技計劃項目(2015H0026) 教育部留學回國人員科研啟動基金資助項目(Z1534004) 福建省泉州市科技計劃項目(2013Z34)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 表面肌電信號(surface electromyographic signal,sEMG)是人體在運動時骨骼肌產(chǎn)生的電信號在皮膚表面處的疊加,是一種信號微弱、噪聲復雜的非線性生物電信號[1].表面肌電信號作為智能手臂和假肢的控制源,其采集和處理要求很高.為了更好地控制機械臂,需要對肌電信號進行建模研

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  本文關鍵詞：采用小波變換和高斯過程的肌電信號模型預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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