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基于SEDCNN-SVM的手势识别方法研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过引入无源领域适应和脉冲波Jaccard注意力，SpGesture显著提升了脉冲神经网络在表面肌电图特征表示上的准确性，最高达89.26%，且在CPU上延迟低于100毫秒，显示出其实际应用潜力。
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关键要点
- 首次将无源领域适应引入脉冲神经网络，以缓解分布变化引起的准确性降低。
- 通过脉冲波Jaccard注意力提高脉冲神经网络对表面肌电图特征的表示能力。
- SpGesture在新的表面肌电图手势数据集中实现了最高准确率89.26%。
- 在CPU上的实际部署展示了低于100毫秒的系统延迟，满足实时要求。
- SpGesture在实际场景中增强表面肌电图的应用潜力。
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