[发明专利]人体肌电信号的标注方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种人体肌电信号的标注方法，其特征在于，包括：

获取目标关节的角度信号和肌电信号；

根据所述角度信号确定所述目标关节的关节力矩；

基于预先确定的提前标注量，根据所述关节力矩标注所述目标关节的肌电信号，所述提前标注量为所述关节力矩和所述肌电信号之间的生成时间差。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述角度信号确定所述目标关节的关节力矩，包括：

将所述角度信号输入至预先训练的关节力矩预测模型中，得到所述目标关节对应的关节力矩。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先确定的提前标注量，根据所述关节力矩标注所述目标关节的肌电信号，包括：

根据预先确定的提前标注量和所述关节力矩，标注所述目标关节的肌电信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先确定的提前标注量，根据所述关节力矩标注所述目标关节的肌电信号，包括：

将所述关节力矩和所述肌电信号输入至预先训练的标注模型中，得到已标注的肌电信号，所述标注模型是基于训练样本集训练得到的，所述训练样本集中包括多个训练样本，每个训练样本包括样本肌电信号、样本关节力矩和所述样本肌电信号的标注结果，所述样本肌电信号的标注结果是根据所述样本肌电信号、所述样本关节力矩和预先确定的提前标注量确定的。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述标注模型的训练方法包括：

提取每个训练样本中样本肌电信号的信号特征；

根据各个训练样本中样本肌电信号的信号特征、样本关节力矩和样本肌电信号的标注结果，对待训练的神经网络模型进行训练，得到所述标注模型；

对应的，所述将所述关节力矩和所述肌电信号输入至预先训练的标注模型中，得到已标注的肌电信号，包括：

提取所述肌电信号的信号特征；

将所述关节力矩和所述肌电信号的信号特征输入至所述预先训练的标注模型中，得到所述已标注的肌电信号。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述提前标注量是根据目标动作对应的角度信号和肌电信号的结束时刻确定的。

7.一种人体肌电信号的标注装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标关节的角度信号和肌电信号；

确定模块，用于根据所述角度信号确定所述目标关节的关节力矩；

标注模块，用于基于预先确定的提前标注量，根据所述关节力矩标注所述目标关节的肌电信号，所述提前标注量为所述关节力矩和所述肌电信号之间的生成时间差。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于在调用所述计算机程序时执行如权利要求1-6任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种芯片系统，其特征在于，所述芯片系统包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。