基于表面肌电图手势动作意图识别的系统综述
朱旭
刘静
董泽萍
仇大伟
山东中医药大学智能与信息工程学院,山东济南市250355
摘要：目的 系统综述基于表面肌电图的手势动作意图识别的研究进展.方法 通过检索中国知网、万方数据库、PubMed、Web of Science,搜集基于表面肌电图的手势动作意图识别的实验研究,检索时限为建库至2021年12月.根据实验内容和质量筛选文献,并对其分类方法和其他影响因素进行总结性分析.结果 共返回文献735篇,最终纳入25篇,发表时间主要集中于2012年至2021年,研究对象为正常受试者或截肢者,分类模型包含传统机器学习模型和深度学习模型,其他影响因素包含采集方式、噪声干扰和滑动窗口大小.结论 目前基于表面肌电信号的传统机器学习模型已得到成熟应用,深度学习模型的手势识别技术具有很大潜力.受试者的个体差异、手势分类的实时性需求和肌电设备的稳定性需求仍有待解决.
关键词：人机交互表面肌电图手势识别机器学习系统综述
分类号：R496(康复医学)
资助基金：国家自然科学基金(No.82174528)国家自然科学基金(No.82074579)山东省中医药科技发展计划项目(No.2019-0056)
论文发表日期：2022-09-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1032-1038 )
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