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Lighting control with myo armband based on customized classifier

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2022年第4期29卷 106-116页

作者： Jiang Yujian Yang Xue Zhang Junming Song Yang Key Laboratory of Acoustic Visual Technology and Intelligent Control System Communication University of ChinaBeijing 100024China Beijing Key Laboratory of Modern Entertainment Technology Communication University of ChinaBeijing 100024China School of Information and Communication Engineering Communication University of ChinaBeijing 100024China

This paper focuses on gesture recognition and interactive lighting *** collection of gesture data adopts the myo armband to obtain surface electromyography(sEMG).Considering that many factors affect sEMG,a customized classifier based on user calibration data is used for gesture *** this paper,machine learning classifiers k-nearest neighbor(KNN),support vector machines(SVM),and naive Bayesian(NB)classifier,which can be used in small sample sets,are selected to classify four gesture *** performance of the three classifiers under different training parameters,different input features,including root mean square(RMS),mean absolute value(MAV),waveform length(WL),slope sign change(SSC)number,zero crossing(ZC)number,and variance(VAR)are tested,and different input channels are also *** results show that:The NB classifier,which assumes that the prior probability of features is polynomial distribution,has the best performance,reaching more than 95%***,an interactive stage lighting control system based on myo armband gesture recognition is implemented.

关键词： myo armband gesture recognition surface electromyography customized classifier lighting control

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