气压肌动图与改进ANFIS在手势识别中的应用研究

"该文档研究了基于气压肌动图(pMMG)和改进的神经模糊推理系统在手势识别中的应用。手势识别在人机交互中具有重要意义，尤其对残障人士，如手部截肢患者，能通过智能假肢恢复部分功能。传统上，肌电图(EMG)被广泛用于手势识别，但存在信号弱、易受干扰等问题。相比之下，肌动图(MMG)因信号强、非侵入性和鲁棒性好而成为一种有前景的替代方案。尽管MMG在国内外的研究尚不充分，特别是在截肢者手势识别和假肢控制方面的应用。 文章指出，自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在处理非线性问题时表现出色，适合作为手势识别的方法。然而，传统的ANFIS在多分类问题上存在泛化性能不足和训练速度慢的问题。因此，研究的重点在于改进ANFIS，提高其学习效率和分类精度，以更好地应用于手势识别领域。 为了扩大传感器的适用范围，研究采用了气压肌动图(pMMG)，这是一种适用于各种环境的信号获取方法。通过结合pMMG和优化的ANFIS，本研究旨在建立一个高效的手势识别系统，这对于提升人机交互的效率和残障人士的生活质量具有重大意义。" 在这个研究中，主要的知识点包括： 1. 手势识别在人机交互中的重要性，特别是对于残障人士的辅助技术。 2. 肌电图(EMG)和肌动图(MMG)的比较，强调MMG在信号强度、采集便利性和鲁棒性上的优势。 3. 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特性，以及其在处理非线性问题时的潜力。 4. 传统ANFIS在多分类任务中的局限性，需要改进以提高分类性能和训练速度。 5. 气压肌动图(pMMG)的使用，以解决传感器环境适应性问题。 6. 通过改进ANFIS和利用pMMG，构建高效手势识别系统的目标。