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肌电图（EMG）信号在生物医学研究中具有重要意义，在上肢的休息和收缩过程中捕获肌肉电活动。它们在应用程序中的多功能性，尤其是在人类辅助机器人工具中，可以驱动持续的探索和研究。本文介绍了一项原始研究，重点是利用机器学习技术来对EMG数据集进行分类，并根据预测的手势有效地控制机器人臂。数据采集涉及战略性地将EMG肌肉传感器放在前臂上，以确保对与手势和运动相关的信号进行精确测量。各种分类器包括随机森林，支持向量机（SVM），K-nearest邻居（KNN），高斯幼稚的贝叶斯，门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM），人工神经网络（ANN），复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（convolutional Nevolutional Networt），vive（CNN）和赋予了变形金刚（CNN）和变形金刚。的性能结果将通过表格格式进行精心分析和呈现，将VIT分类器展示为最成功的vit分类器，在机器人手臂控制中获得了令人印象深刻的97.7％精度。值得注意的是，ANN，RNN和CNN的精度也超过90％。此外，这项工作与现有文献进行了全面比较，为人类机器人互动和尖端辅助技术的未来进步奠定了基础，这些技术显着提高了运动障碍或残疾人的生活质量。这些发现对基于EMG信号的直观，响应式机器人系统具有重要意义。
对基于EMG的人类机器人的综合分析...
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