[发明专利]一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201811489106.7 | 申请日： | 2018-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN109662710A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 方银锋;张旭光 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/0488 | 分类号： | A61B5/0488 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 肌电 卷积神经网络 肌电信号 模式分类 特征提取 特征提取模型 单独使用 输入样本 特征结合 网络模型 连接层 鲁棒性 输出 补充 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法，其特征在于：
用于训练卷积神经网络的预训练与精训练；以卷积神经网络中全连接层输出值作为肌电信号特征值，所述卷积神经网络是包含两个卷积层、一个全连接层的多层神经网络。
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法，其特征在于：所述用于训练卷积神经网络的预训练与精训练策略包括如下步骤：
步骤一、利用所有受试者的肌电数据，对卷积神经网络进行预训练；
步骤二、利用目标受试者的肌电数据，对上述预训练所生产的神经网络，进行进一步的训练获得精神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法，其特征在于：所述的全连接层输出值作为肌电信号的特征值包括如下步骤：
步骤一、将获得的精神经网络模型作为特征提取的网络，并保存网络结构与参数；
步骤二、为上述网络结构的全连接层增加输出接口；
步骤三、 以实时肌电数据为输入，获得全连接层的输出值，作为肌电信号的特征。
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