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為了增強手勢識別的多樣性和簡便性，提出了一種基于肌電信號（ EMG）和加速度（ACC）信息融合的方法來識別動態(tài)手勢。首先，利用MYO傳感器采集EMG和ACC的手勢動作信息；然后分別對ACC和EMC信號作特征降維和預處理；最后，為減少訓練樣本數(shù)，提出用協(xié)作稀疏表示分類器來識別基于ACC信號的姿態(tài)手勢，用動態(tài)時間規(guī)整（ DTW）算法和K-最鄰近分類器（KNN）來分類EMC信號的手形手勢。其中在利用協(xié)作稀疏表示分類器識別ACC姿態(tài)信號時，通過對創(chuàng)建字典最佳樣本個數(shù)以及特征降維的維數(shù)進行研究來降低手勢識別的復雜度。實驗結(jié)果表明，手形手勢的平均識別率達到了99. 17%，對于向上向下、向左向右4種姿態(tài)手勢平均識別率達到96. 88%，而且計算速度快；對于總體的12個動態(tài)手勢，其平均識別率達到96. 11%。該方法對動態(tài)手勢的識別率較高，計算速度快。
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