期刊简介
本杂志是中国康复医学会主办的国家级专业核心期刊。国内外公开发行。内容主要涉及运动系统和相关高级神经中枢的功能障碍，以及心肺功能障碍的康复。先后为中国科技期刊管理数据库、中国生物医学文献光盘数据库收录。1996年1月成为光盘国家工程中心北京清华信息系统工程公司联合主办的《中国学术期刊（光盘版）》的首批入编期刊。1998年被中国科技信息研究所选为上网科技期刊，可即时全文入载国际互联网。
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首页>中国康复医学杂志
- 杂志名称：中国康复医学杂志
- 主管单位：国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国康复医学会
- 国际刊号：1001-1242
- 国内刊号：11-2540/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：国家医学核心期刊期刊收录：文摘与引文数据库, 维普收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 国家图书馆馆藏, 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 上海图书馆馆藏, CA 化学文摘(美), 万方收录(中), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
基于隐马尔可夫模型-径向基神经网络的表面肌电信号识别
李芳；王人成；姜力；刘宏；朱德有
关键词：隐马尔可夫模型, 径向基神经网络, 表面肌电信号, 假手
摘要：目的:利用隐马尔可夫模型-径向基神经网络(HMM-RBFN)混合模型对7种手指动作进行辨识,探索控制HIT多自由度灵巧手的有效控制策略.方法:8例健康实验对象参加了试验,4例女性,4例男性.每例实验对象按提示完成7种手指动作,每种动作重复50次.通过表面肌电信号(sEMG)采集系统,提取实验对象前臂4块肌肉的sEMG,在对其进行预处理并提取小波变换特征向量后,分别送入HMM模型分类器及HMM-RBFN混合模型分类器进行训练.结果:HMM-RBFN混合模型识别效果和稳定性都大大优于HMM模型,验证了HMM-RBFN混合模型的有效性.结论:①HMM模型在sEMG识别中的效果没有其在语音信号识别中的好,有必要对其进行改进,以便更好的应用于sEMG的识别;②将HMM模型和神经网络组成混合分类器,可以弥补彼此的不足,获得更好的性能.
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