为了利用表面肌电信号分类手势动作，创新地提出了结合时域和时频特征作为特征参数，即采用小波包系数和方差的组合特征。采用自适应滤波-长短时记忆网络(LMS-LSTM)结合的分类器，在设置电路滤波器一次滤波后，添加自适应滤波算法，对方差特征进行二次滤波。对5种手势动作进行分类识别，得到93.78%的分类识别率。采用主成分分析法(PCA)降维，仍保持92.68%的平均识别率，并达到优化结果 。实验表明，LSTM分类结果高于传统线性判别和决策树算法。
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