基于ART2神经网络的手势动作SEMG信号模式识别研究的任务书一、研究背景手势控制技术具有广泛的应用前景，如人机交互、智能家居、游戏等领域。表面电极肌电信号（SurfaceElectromyography,SEMG）可反映出人体手部肌肉的运动状态。利用SEMG信号来实现手势识别成为目前研究的热点。基于神经网络的手势识别技术是近年来研究的主要方向，其中ART2神经网络由于其快速、精确的特点得到广泛应用。二、研究目的本研究旨在基于ART2神经网络对手势动作SEMG信号进行模式识别，实现手势识别。三、研究内容1.综述手势识别技术的研究背景和进展情况。2.研究手势动作的SEMG信号获取、预处理方法，并分析不同预处理方法的影响。3.设计ART2神经网络模型用于手势识别，包括网络结构和参数设置等。4.构建手势动作的SEMG信号数据集，包括不同类型的手势动作。5.对手势动作SEMG信号进行模型训练与测试，比较不同预处理方法和网络参数设置的识别效果。6.基于识别结果分析手势动作的识别精度和稳定性，探讨如何提高手势识别的准确率。四、研究方法1.搜集文献，综述手势识别技术的研究背景和进展情况。2.设计手势动作SEMG信号获取、预处理实验，采用MATLAB对数据进行分析处理。3.建立ART2神经网络模型，使用MATLAB实现。4.构建手势动作的SEMG信号数据集，包括不同类型的手势动作。5.进行模型训练与测试，比较不同预处理方法和网络参数设置的识别效果，使用MATLAB进行实验操作。6.基于识别结果分析手势动作的识别精度和稳定性，探讨如何提高手势识别的准确率。五、研究计划安排第一年：1.搜集文献，综述手势识别技术的研究背景和进展情况。2.设计手势动作SEMG信号获取、预处理实验，采用MATLAB对数据进行分析处理。3.建立ART2神经网络模型，使用MATLAB实现。第二年：4.构建手势动作的SEMG信号数据集，包括不同类型的手势动作。5.进行模型训练与测试，比较不同预处理方法和网络参数设置的识别效果，使用MATLAB进行实验操作。第三年：6.基于识别结果分析手势动作的识别精度和稳定性，探讨如何提高手势识别的准确率。7.撰写论文。