基于混合空洞卷積CNN和BiGRU的表面肌電信號手勢識別

摘要： 針對基于表面肌電信號(sEMG)的手勢識別準確率低、計算量大的問題，提出一種基于混合空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合雙向門控循環(huán)單元與注意力機制(HDC-BiGRU-Attention)的表面肌電信號手勢識別方法。相比普通CNN,HDC通過設(shè)置奇偶混合且大小不同的膨脹率，可以擴大感受野，減少過擬合，提取到更多特征。BiGRU模塊能很好地提取和處理數(shù)據(jù)的時序特征，Attention模塊為重要... （共8頁）