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為了增強手勢識別的多樣性和簡便性，提出了一種基于肌電信號（ EMG）和加速度（ACC）信息融合的方法來識別動態手勢。首先，利用MYO傳感器采集EMG和ACC的手勢動作信息；然后分別對ACC和EMC信號作特征降維和預處理；最后，為減少訓練樣本數，提出用協作稀疏表示分類器來識別基于ACC信號的姿態手勢，用動態時間規整（ DTW）算法和K-最鄰近分類器（KNN）來分類EMC信號的手形手勢。其中在利用協作稀疏表示分類器識別ACC姿態信號時，通過對創建字典最佳樣本個數以及特征降維的維數進行研究來降低手勢識別的復雜度。實驗結果表明，手形手勢的平均識別率達到了99. 17%，對于向上向下、向左向右4種姿態手勢平均識別率達到96. 88%，而且計算速度快；對于總體的12個動態手勢，其平均識別率達到96. 11%。該方法對動態手勢的識別率較高，計算速度快。
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