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在本文中，使用支持向量机（SVM）设计了一个分类器来对肌电图（EMG）信号进行分类。鉴于EMG信号，基于SVM的分类器旨在将十个单独的手指运动命令分类为预定义的运动之一。在分类之前，将EMG数据用DWT（例如平均绝对值（MAV），均方根（RMS）和SD提取，并将每个窗口提取并组合到功能集。提取的特征用作分类系统的输入。线性SVM（单位方法）用于EMG信号的多类分类。DWT大小。还报告了确保手指运动之间最大歧视的最佳功能集。验证表明，支持向量机可以正确分类EMG信号，更高的分类精度为91.7％，适用于为建议的方法设计。
EMG信号分类和使用机器学习和
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