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[发明专利]基于脉冲神经网络的低训练负担肌电模式识别方法及系统-CN202310102352.7在审
发明人：陈香;孙安同;张旭;徐梦娟 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： A61B5/389 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于脉冲神经网络的低训练负担肌电模式识别方法及系统，其方法包括：步骤S1：利用高密度肌电电极阵列采集表面肌电信号；步骤S2：对肌电信号进行预处理后进行特征提取，得到肌电实值样本，并将肌电实值样本在时间维度上使用自适应时间对比编码得到的脉冲与在空间维度上使用基于空间激活信息的编码得到的脉冲相加，构建肌电脉冲样本集；步骤S3：将肌电脉冲样本集输入脉冲神经网络，并基于电压、电流和脉冲进行联合决策，使用基于替代梯度的训练算法训练脉冲神经网络，输出预测的手势类别。本发明提供的方法，能够在手势样本较少的约束下对手势进行识别，可以有效缓解分类器对样本的依赖。
基于脉冲神经网络训练负担模式识别方法系统

[发明专利]一种肌电模式识别与肌力估计的实现方法-CN202210238825.1在审
发明人：张昊天;陈香;胡若晨;孙安同;张旭 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： A61B5/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种肌电模式识别与肌力估计的实现方法，涉及生物信号处理领域，解决了现有对肌电模式识别和肌力估计分开研究，存在失去鲁棒性并不关注手势变化的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：使用力传感器以及高密度电极阵列采集用户在执行手势时产生的实际力信号F与表面肌电信号X，并对肌电信号预处理；对经过预处理的表面肌电信号按通道地进行特征提取操作；而后将其组合成三通道肌电时域特征图；构建基于注意力机制的多任务学习网络；构建用于肌电模式识别的分类网络和肌力估计的回归网络。本装置具有使用预训练对表面肌电信号进行特征挖掘以提升识别准确率的思想，此种集合更有益于生活类应用，并且在精度上得到了一定保障的特点。
一种模式识别估计实现方法