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肌电手势识别中的多流融合和多视图深度学习方法研究

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肌电手势识别中的多流融合和多视图深度学习方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
1 绪论第14-22页
  1.1 研究背景及意义第14-19页
  1.2 问题的提出第19-20页
  1.3 本文工作第20-22页
2 相关研究工作综述第22-36页
  2.1 表面肌电信号的产生原理第22-23页
  2.2 基于表面肌电的手势识别第23-30页
    2.2.1 基于传统机器学习的肌电手势识别方法第23-28页
    2.2.2 基于深度学习的肌电手势识别方法第28-30页
  2.3 多流融合学习第30-32页
    2.3.1 多流融合深度学习方法第31页
    2.3.2 多流融合方法第31-32页
    2.3.3 基于多流融合学习的手势识别方法第32页
  2.4 多视图学习第32-34页
  2.5 小结第34-36页
3 面向肌电手势识别的多流融合深度学习方法第36-54页
  3.1 概述第36-38页
  3.2 问题描述第38-39页
  3.3 面向肌电手势识别的多流融合深度学习方法框架第39-46页
    3.3.1 肌电图像多流表征第39-45页
    3.3.2 多流卷积神经网络结构第45页
    3.3.3 融合网络结构第45-46页
  3.4 性能评估与实验分析第46-52页
    3.4.1 数据集与实验细节第46-48页
    3.4.2 NinaPro DB1数据集上的评测第48-49页
    3.4.3 CapgMyo DB-a数据集上的评测第49-50页
    3.4.4 CSL-HDEMG数据集上的评测第50-52页
  3.5 小结第52-54页
4 面向肌电手势识别的多视图深度学习方法第54-72页
  4.1 概述第54-55页
  4.2 问题描述第55-56页
  4.3 面向肌电手势识别的多视图深度学习方法框架第56-62页
    4.3.1 肌电信号的多视图构建过程第56-59页
    4.3.2 深度学习框架下的视图选择过程第59页
    4.3.3 多视图卷积神经网络结构第59-62页
  4.4 性能评估与实验分析第62-71页
    4.4.1 数据集与实验细节第62-64页
    4.4.2 多视图深度学习与单视图深度学习的性能对比第64-66页
    4.4.3 不同多视图聚合方法的性能对比第66-70页
    4.4.4 四个稀疏多通道数据集上与已知方法的性能对比第70-71页
  4.5 小结第71-72页
5 会话间肌电手势识别中的多流AdaBN领域自适应方法研究第72-81页
  5.1 概述第72-73页
  5.2 问题描述第73-74页
  5.3 多流AdaBN领域自适应方法介绍第74-75页
  5.4 性能评估与实验分析第75-79页
    5.4.1 对多流融合深度学习方法的会话间手势识别测试第75-78页
    5.4.2 对多视图深度学习方法的被试间手势识别测试第78-79页
  5.5 小结第79-81页
6 总结与展望第81-83页
参考文献第83-95页
发表文章目录第95-96页
致谢第96页

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