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发明专利
已授权
基于SeNet和门控时序卷积网络的肌电手势识别方法
📄 申请号:CN202111228964.8
📄 发布日:2026/05/07
著录项目信息
申请日
2021-10-21
公开号
CN113934302B
公开日
2024-02-06
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F3_01
IPC 分类号
G06F3_01
,
G06F18_10
,
G06F18_213
,
G06F18_24
,
G06N3_0464
,
G06N3_048
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
人工智能算法
人工智能算法
肌电信号处理
手势识别
应用场景
智能假肢控制, 人机交互, 康复医疗, 可穿戴设备
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摘要
本发明涉及一种基于SeNet和门控时序卷积网络的肌电手势识别方法,属于肌电信号处理领域,包括:S1、获得手势肌电信号数据,分为训练集、验证集和测试集;S2、对S1的手势肌电信号数据预处理;S3、将S2的手势肌电信号数据增强;S4、构建核心层;S5、构建注意力机制层;S6、构建完整模型;S7、将S3的数据输入到S6的完整模型中,对模型训练至模型损失函数不再提升,保存模型。本发明通过将数据进行增强扩充肌电数据集,提高了模型的识别精度和泛化性;通过使用SeNet对肌电数据通道之间特征提取,通过使用门控时间卷积网络对特征筛选,能够有效提高网络对肌电信号的手势识别精度,同时满足实时性和高性能的要求。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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