[发明专利]肌电数据分类模型构建方法、分类方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种肌电数据分类模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：

从预设数量的通道中每一个通道分别获取多个肌电样本数据组，其中，所述肌电样本数据组携带用于指示预设动作的标记信息，所述预设动作包括至少两种，所述预设数量的通道最多不超过两个，所述通道内同一时刻输出的肌电样本数据均为同一预设动作对应的肌电样本数据；

分别对每一个预设动作对应的肌电样本数据组中的肌电样本数据进行预处理，获取预处理后的肌电样本数据；

对经过预处理后的肌电样本数据进行特征提取，获取特征点；

按照第一预设规则，获取第一投影矩阵，所述第一投影矩阵用于对所述特征点进行降维操作，以使经过降维后的特征点达到同一预设动作对应的特征点之间聚拢程度最大，不同预设动作分别对应的特征点之间分类程度最大；

将经过降维后的特征点，输入至肌电数据分类模型中，对所述肌电数据分类模型进行训练，直至根据所述训练结果和所述标记信息，确定分类水平达到预设要求时，确定所述肌电数据分类模型为最优分类模型，完成所述肌电数据分类模型的构建。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对每一个预设动作对应的肌电样本数据组中的肌电样本数据进行预处理，获取预处理后的肌电样本数据，具体包括：

按照第二预设规则对第一预设动作对应的第一肌电样本数据组中的肌电样本数据进行处理，获取与所述第一肌电样本数据组中的肌电样本数据对应的多个包络信号，其中，所述第一预设动作为所述多个预设动作中的任一个预设动作，所述第一肌电样本数据组包含与所述第一预设动作对应的肌电样本数据；

根据所述多个包络信号，确定所述第一肌电样本数据组的有效活动段；

对所述有效活动段内的第二肌电样本数据组进行去噪处理，获取所述经过预处理后的肌电样本数据，所述第二肌电样本数据组为所述第一肌电样本数据组的子集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照第二预设规则对第一肌电样本数据组中的肌电样本数据进行处理，获取与所述第一肌电样本数据组中的肌电样本数据对应的多个包络信号之前，所述方法还包括：

按照第三预设规则，对所述第一肌电样本数据组中的肌电样本数据进行校正处理。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述按照第二预设规则对第一肌电样本数据组中的肌电样本数据进行处理，获取与所述第一肌电样本数据组中的肌电样本数据对应的多个包络信号，具体包括：

初始化包络信号核函数；

采用滑动窗口的形式，依次将所述第一肌电样本数据组中的第i个肌电样本数据融合至经过初始化后的包络信号处理核函数中，获取每一个滑动窗口曲线下的面积；

根据所有滑动窗口曲线下的面积，计算与所述第i个肌电样本数据对应的第i个包络信号，其中，i为正整数，i最大取值为所述第一肌电样本数据组中数据总量对应的数值。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个包络信号，确定所述第一肌电样本数据组的有效活动段，具体包括：

当确定所述多个包络信号中第一包络信号的数值大于预设阈值时，确定与所述第一包络信号对应的第一肌电样本数据为所述有效活动段的起始位置；

当确定所述多个包络信号中排序在第二包络信号之前的包络信号的数值同样大于所述预设阈值，而所述第二包络信号的数值小于所述预设阈值时，确定与所述第二包络信号对应的第二肌电样本数据为所述有效活动段的终止位置，其中，所述多个包络信号按照生成时间进行排序，所述第二包络信号在所述第一包络信号之后。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述按照第一预设规则，获取第一投影矩阵，具体包括：

将所述特征点代入至统计不相关鉴别分析特征降维方法中，求取所述第一投影矩阵。