作者：隋修武,刘乃嘉,乔明敏,李昊天 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2019年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2019120040 DOC编号：DOCCGJS2019120049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对目前研究的肌电假手的控制方式存在不直观、不灵活，缺乏多感知功能等缺陷，设计了一种具有模式识别和多感知功能的肌电假手的控制方法。该方法采用粒子群优化算法改进的支持向量机(PSO-SVM)构建动作分类器，实现肌电假手动作的模式识别与在线控制。利用经验模态分解法分解滑觉信号，引入模糊逻辑控制，对硬度、滑觉程度不同的物体，实现握力的自适应调节。实验结果表明：采用PSO-SVM算法在线控制肌电假手的识别率高达93.6%，同时PSO-SVM假手在抓握目标过程中能够及时可靠的完成抓握控制任务，具有较高的稳定性，实现滑觉、硬度反馈在模式识别假肢上的实际应用。

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