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一种基于PSO-PCA-SVM的多通道生理信号体感手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于PSO‑PCA‑SVM的多通道生理信号体感手势识别方法,Step1:采集人体生理信号原始样本;Step2:生理信号特征提取;Step3:主成分分析提取关键特征;Step4:建立多通道生理信号体感手势SVM识别模型;Step5:PSO优化训练多通道生理信号体感手势PCA与SVM识别模型。本发明提供一种基于PSO‑PCA‑SVM的多通道生理信号体感手势识别方法,使用该方法后识别精度高,实时性好,识别鲁棒性较好。

著录项

  • 公开/公告号CN111476158A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 金陵科技学院;

    申请/专利号CN202010263776.8

  • 申请日2020-04-07

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/00(20060101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人蒋昱

  • 地址 210000 江苏省南京市江宁区弘景大道99号

  • 入库时间 2023-12-17 11:11:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200407

    实质审查的生效

  • 2020-07-31

    公开

    公开

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