武科大网讯（通讯员李玉飞）据2020年9月ESI公布的最新数据显示，我校机械学院机械工程专业2018级硕士研究生徐超，在《Alexandria Engineering Journal》期刊（中科院二区期刊，IF=3.696）上发表的学术论文“Intelligent human computer interaction based on non redundant EMG signal”入选ESI高被引论文。
徐超的研究成果报道了一种去除手势动作识别过程中冗余肌电信号的方法。简化人机交互过程已成为智能控制领域的研究热点，而手势识别与肌电信号又是人机交互的重要组成部分。目前，表面肌电信号采集设备多为通用设备，具有多个采集信号的通道电极，可以采集更丰富的手部肌电信号，但同时在识别某些特殊或精细动作时，冗余通道产生的干扰信号不仅会增加了数据处理的难度，还会影响识别精度。
徐超在导师孙瑛教授、李公法教授的指导下，针对基于肌电信号的手势识别计算复杂、数据处理难度大等问题，以拇指手势动作识别为例，提出一种基于方差理论的冗余电极检测方法。将5组动作信号的冗余分为16个层次，并进行可视化，通过比较不同冗余通道时拇指运动识别的结果，得到在拇指运动识别过程中的最佳通道组合。最后，选择了多种适合于表面肌电信号的分类器，并对其实验结果进行了分类比较，进一步验证了最佳通道组合的准确性，并得到了最适合拇指动作模式识别的分类器。该方法在不改变手部动作识别率的前提条件下，极大减少计算量提高识别效率，简化了人机交互的过程。
徐超的研究方向为不确定环境下基于多源信息融合的机器人灵巧手稳定操作。目前，他已发表了1篇SCI论文，1篇EI论文在审，获得首届国际青年人工智能大赛三等奖等。
ESI(基本科学指标数据库Essential Science Indicators的简称）是由世界著名的学术信息出版机构美国科技信息所于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具。其中，ESI高被引论文（Highly Cited Paper）指发表于过去十年内某学科领域中被引用次数排名在前1%以内的论文。目前，ESI高被引论文论文已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。
