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【肌电信号EMG】基于支持向量机实现人体手臂肌电信号识别附Matlab代码
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进， 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 🔥 内容介绍 肌电信号（EMG）是一种由肌肉收缩产生的生物电信号。它可以用来控制假肢、机器人和其他医疗设备。肌电信号识别是一项重要的技术，它可以将肌电信号转换为控制命令。支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，它可以用于肌电信号识别。SVM通过在高维空间中找到一个超平面来对数据进行分类。超平面将数据点分为两类，一类是正例，另一类是负例。 在肌电信号识别中，SVM可以用来将肌电信号分为不同的类别，例如屈肌收缩、伸肌收缩和旋转收缩。SVM还可以用来识别不同的手势，例如握拳、张开手掌和挥手。 为了使用SVM进行肌电信号识别，需要先对肌电信号进行预处理。预处理包括滤波、归一化和特征提取。滤波可以去除肌电信号中的噪声。归一化可以将肌电信号的幅度调整到相同水平。特征提取可以提取肌电信号中与分类相关的特征。 预处理之后，就可以使用SVM对肌电信号进行分类。SVM的训练过程包括选择核函数、设置惩罚参数和训练模型。核函数将肌电信号映射到高维空间。惩罚参数控制模型的复杂度。训练模型的过程就是找到一个超平面，使得超平面将正例和负例正确分开。 训练好模型之后，就可以使用模型对新的肌电信号进行分类。分类过程包括将肌电信号映射到高维空间、计算肌电信号与超平面的距离，并根据距离将肌电信号分为不同的类别。 SVM是一种强大的机器学习算法，它可以用于肌电信号识别。SVM具有鲁棒性强、泛化能力好等优点。SVM在肌电信号识别领域得到了广泛的应用，取得了很好的效果。 📣 部分代码 function [w,b]=SVM_Train(class1,class2)[~,class1_Num]=size(class1);%class1样本点的特征维数n，样本点数class1_Num[~,class2_Num]=size(class2);sampleNum=class1_Num+class2_Num;train_set_data=[class1';class2'];% [train_set_scale,~]=mapminmax(train_set',0,1);% train_set_scale=train_set_scale';train_set_labels=ones(sampleNum,1);train_set_labels(1:class1_Num,:)=-1;model=svmtrain(train_set_labels,train_set_data)%,'-s 2 -c 1 -g 0.07'w=model.SVs'*model.sv_coef;b=-model.rho; ⛳️ 运行结果
[1] 郑鑫.基于表面肌电信号的手臂运动模式识别方法研究[D].吉林大学[2023-12-31].DOI:CNKI:CDMD:2.1012.368100. [2] 黄赟伟.基于支持向量机的表面肌电信号模式识别方法研究[D].西安理工大学[2023-12-31].DOI:CNKI:CDMD:2.2010.141077. [3] 黄赟伟.基于支持向量机的表面肌电信号模式识别方法研究[D].西安理工大学,2010.DOI:CNKI:CDMD:2.2010.141077. 🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 👇 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
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