文摘为了提高表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的手势分类准确率,通过惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与采集姿态信号与sEMG的混合信号,提出了GRUBiLSTM双层网络的实时手势分类算法。第1层门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)利用能量组合算子特征对混合信号进行突变点检测,定位运动态数据起始点;第2层双向长短时记忆循环神经网络(Bi-directional long short term memory,BiLSTM)使用能量核相图特征对运动态混合信号进行2个方向10种手势的分类。通过离线模型优化,分类算法识别时间低于40 ms,突变点检测精度88.7%以上,手势分类准确率为85%,信息传输率(informationtranslaterate, ITR)达到89.9 bits/min,与基于机器学习的分类算法相比,在准确率与计算效率上具有优势。
