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Time-Frequency Analysis of EMG Signals Based on Fine-Grained Features for Gesture Recognition
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内容提要
本研究提出了一种新型XMANet模型，解决了现有EMG手势识别方法的性能不足。实验结果表明，XMANet在多个数据集上显著优于传统模型，展示了细粒度特征在EMG分类中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型XMANet模型，解决了现有EMG手势识别方法的性能不足。
- XMANet利用细粒度分类和跨层互注意机制整合低级局部与高级语义线索。
- 实验结果表明，XMANet在多个数据集上显著优于传统模型。
- 研究展示了细粒度特征在EMG分类中的强大潜力。
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