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研究了一種基于LDA分類器的模式識別方法，比較了五種特征參數(shù)組合方式，分析了無關(guān)聯(lián)線性判別分析ULDA和PCA兩種降維方法，通道數(shù)量和窗口長度對肌電信號分類的影響，最后應用LDA分類器對降維后的數(shù)據(jù)進行分類。實驗結(jié)果表明：均方根和四階AR系數(shù)兩種特征組合在4通道和8通道下的準確率分別可以達到90%和96%，增加通道數(shù)量或特征數(shù)量可以進一步提高準確率；通過ULDA將特征矢量的維數(shù)降低到6維時，仍可以保證較高的準確率；6種手勢的識別率超過了94%，其中4種手超過了97%，分類出錯的窗口主要集中在過渡階段。
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