[发明专利]基于神经肌肉数据获得控制方案的系统和方法

权利要求书

1.一种系统，包括：

一个或更多个神经肌肉传感器，其从用户接收多个信号数据；

至少一个物理处理器；

物理存储器，其包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述物理处理器执行时使所述物理处理器：

接收并处理所述多个信号数据；

将经处理的信号数据映射到特征空间，所述特征空间由对应于所述经处理的信号数据的一个或更多个参数定义；

基于第一多个经处理的信号数据的映射来识别所述特征空间内的第一子区域；

将第一推理模型与所述特征空间内的所识别的第一子区域相关联；和

基于第三多个经处理的信号数据的映射对应于所述特征空间的所述第一子区域，将所述第一推理模型应用于第三多个经处理的信号数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述计算机可执行指令还使所述物理处理器：

基于第二多个经处理的信号数据识别所述特征空间内的第二子区域；和

基于第四多个经处理的信号数据对应于所述特征空间的所述第二子区域，将第二推理模型应用于所述第四多个经处理的信号数据。

3.一种系统，包括：

一个或更多个神经肌肉传感器，其从用户接收多个信号数据；

至少一个物理处理器；

物理存储器，其包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述物理处理器执行时使所述物理处理器：

接收并处理第一多个信号数据；

生成由对应于第一多个经处理的信号数据的一个或更多个参数定义的特征空间；

映射所述特征空间内的多个区域，其中，映射所述多个区域包括：

将所述多个区域中的每一个与对应的输入模式相关联；和

将每个输入模式与对应的推理模型相关联；

基于第二多个信号数据自动检测输入模式；

基于检测到的输入模式自动选择第一推理模型；和

通过将所述第一推理模型应用于所述第二多个信号数据来生成输出信号。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述输入模式涉及以下事件中的至少一个事件的分类：

手部姿态；

离散姿势；

连续姿势；

手指轻击；

2-D手腕旋转；或者

打字动作。

5.根据权利要求3所述的系统，其中，所述输入模式涉及与以下事件中的至少一个相关联的力水平的分类：

离散姿势；

手指轻击；

手部姿态；或者

连续姿势。

6.根据权利要求3所述的系统，其中，所选择的第一推理模型包括先前基于从同一用户收集的经处理的信号数据而训练的个性化模型。

7.根据权利要求3所述的系统，其中，识别所述特征空间内的多个区域还包括基于对经处理的信号数据的计算分析来优化所述区域的大小和形状。

8.根据权利要求3所述的系统，其中，处理所述多个信号数据包括对所述多个信号数据应用一Euro滤波器或两Euro滤波器。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，基于经处理的多个信号数据自动检测所述输入模式包括将与在所述输入模式内发生的输入事件相关联的门控应用于所述一Euro滤波器。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，将所述门控应用于所述一Euro滤波器包括修改所述一Euro滤波器的自适应时间常数。

11.根据权利要求3所述的系统，其中，所述计算机可执行指令还使所述物理处理器：

处理所述多个信号数据以生成低维本征空间；

在图形界面内呈现所述低维本征空间的可视化；和

当接收到新的信号数据时，通过将所述新的信号数据标绘为所述低维本征空间内的一个或更多个本征向量来实时更新所述低维本征空间的可视化。