作者：王新庆,刘伊威,孙超,刘宏 单位：华中科技大学 出版：《华中科技大学学报(自然科学版)》2010年第12期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHZLG2010120400 DOC编号：DOCHZLG2010120409 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于加速度传感器的运动模式识别》PDF+DOC2015年第06期 黄仁,田丰,田维兴 《基于多传感器和支持向量机的GMAW焊接过程模式识别研究》PDF+DOC2018年第34期 贺峰,史亚斌,王锋,赵红武,秦海兵 《基于SVM的网络定位算法的仿真设计》PDF+DOC2019年第04期 冯娜 《基于加速度传感器的人体运动模式识别》PDF+DOC2020年第06期 孙宇航,周建钦,张学锋 《基于支持向量机的雷达电子支援措施系统点迹-航迹关联算法》PDF+DOC2019年第09期 王江卓,徐文聪,李建勋,贺丰收,曹兰英,缪礼锋 《基于三轴加速度传感器人体姿态识别的特征选择》PDF+DOC2019年第03期 范书瑞,贾雅亭,刘晶花 《基于特征选择加权支持向量机的运动模式识别》PDF+DOC2018年第09期 马语晗,赵辉 《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥 《基于手机传感器数据的交通出行调查实证评估》PDF+DOC2020年第01期 杨飞,郭煜东,JINJP,吴海涛 《现代仪器分析技术在白酒感官评价研究中的应用》PDF+DOC2007年第10期 张健,赵镭,欧阳一非,高海燕,杨应军,尹京苑

    • 基于生物机电一体化方法设计了带有感觉反馈功能的5指假手系统；假手本体具有类似人手的弧形掌面，通过耦合连杆机构实现5指的独立驱动，并在手指内部集成了力矩及位置传感器，从而有效提高了外观、运动形式的仿人性及操作的灵活性.以FSR传感器检测前臂肌肉压力信号为控制源，经过支持向量机SVM分类器实现手部运动模式的识别，采用相关系数与主成分分析相结合的方法优化了传感器的位置及数量，此外针对SVM以及最近邻法进行了10种运动模式的对比试验，结果表明手指的运动形式仿人度高，灵活性高，且SVM的识别成功率要高于近邻法。

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