[发明专利]一种肌电信号特征提取方法

权利要求书

1.一种肌电信号特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）对肌电信号作傅里叶变换取傅里叶系数，选取预设频段的傅里叶系数并归一化；

2）构建堆叠自动编码器，设置每一层网络参数进行训练更新参数；

3）构建堆叠的受限玻尔兹曼机，设置每一层网络参数进行训练更新参数；

4）在预训练自动编码器和受限玻尔兹曼机完成后，将两部分预训练的参数前后连接起来，即自动编码器的输出为受限玻尔兹曼机的输入，形成一个贯通的网络，实现肌电信号特征提取;

所述步骤2）对自动编码器进行训练采用随机梯度下降法，具体步骤为：

21）设置自动编码器的网络参数；

22）将训练数据分成含多个样本的小批量数据进行分批次训练；

23）在前馈网络中根据权重和偏置计算自动编码器的输出；

24）使用反向传播算法反向传播，计算损失函数，损失函数对权重和偏置求偏导，再根据随机梯度下降法更新每个连接的权重或偏置，损失函数为：

其中m是每次小批量数据的样本个数，y(x)是训练数据对应的真实标签，a(x)是当前权重或偏置下的输出值；损失函数分别对权重或偏置求偏导得到梯度值，使用随机梯度下降法更新权重；

25）堆叠多个自动编码器，上一个自动编码器的隐藏层作为下一个自动编码器的输入，循环步骤21）-24）进行训练。

2.根据权利要求1所述的一种肌电信号特征提取方法，其特征在于，所述步骤1）中所述肌电信号为肌电信号通过滤波进行除噪后的肌电信号。

3.根据权利要求1所述的一种肌电信号特征提取方法，其特征在于，所述步骤1）中所述预设频段为11HZ~50HZ。

4.根据权利要求1所述的一种肌电信号特征提取方法，其特征在于，所述网络参数包括：学习速率、动量项和权值惩罚项。

5.根据权利要求1所述的一种肌电信号特征提取方法，其特征在于，所述步骤3）中采用梯度下降法进行训练更新参数，具体步骤为：

31）定义一个能量函数，

其中v为可视层输入，h为隐藏层，a、c分别表示可视层和隐藏层的偏置，u表示可视层与隐藏层的权重； 根据能量函数得到可视层与隐藏层的联合概率分布

32）基于贝叶斯公式由联合概率分布得到条件概率分布，使用似然函数计算损失函数；

33）设置受限玻尔兹曼机的网络参数；

34）训练的目标为最大化步骤32）中的似然函数，似然函数对各个参数求偏导，利用梯度下降法更新参数。