[发明专利]一种基于多源域自适应的跨用户手势识别方法

权利要求书

1.一种基于多源域自适应的跨用户手势识别方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、通过传感器获取多个被试前臂的肌电信号和惯性信号，构建多源域数据集；

S2、对S1步骤中得到的肌电、惯性信号进行预处理，包括带通滤波、工频陷波；进行数据处理，包括数据标签矫正，数据增强；

S3、构建共有特征提取器，通过长短期记忆LSTM和激励网络SE Net获取时序特征；

S4、构建域特征提取器，全连接层作为每个域域特征提取器对各个源域和目标域的共有特征进行进一步特征提取，进而获得每个源域特有特征，实现将各个源域数据映射到每个域特定的特征空间；域特有特征对齐，使用CORAL作为对域特征之间分布差异的度量函数，通过计算协方差来计算特征之间的距离；

S5、构建域分类器，每个域分类器各加入SoftMax分类器，每个域的特有特征进行通过域分类器获得分类结果；域分类器对齐，利用目标域在所有域分类器上输出的交叉熵差异的绝对值作为对齐距离；

S6、多领域自适应方法的损失估计，包括分类损失、域特有特征差异损失和域分类器差异损失；将获得的数据送入模型中，对模型进行训练直到模型损失函数不再提升，保存模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源域自适应的跨用户手势识别方法，其特征在于：步骤S1采用差分放大电路作为信号输入端，输入端采用三个电极，分别为差分电极对和参考电极，差分电极对放置在肌肉中心位置，参考电极放置于远离目标肌肉或者无肌肉位置；采集惯性信号，惯性信息是通过固定坐标系与惯性传感器坐标系间的相对位移关系进行计算，两个坐标轴位置之间形成的夹角主要由航向角、俯仰角和翻转角组成，根据坐标系映射关系及输出的上述角度值，即可计算出被采集物体的惯性信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源域自适应的跨用户手势识别方法，其特征在于：步骤S2中采用巴特沃斯滤波器对肌电信号进行0.1～200Hz的带通滤波，通带衰减为0.5dB，阻带衰减为40dB，将带通滤波后的数据经过50Hz陷波器进行工频陷波获得预处理后的信号；

标签矫正，使用数据窗口大小为200ms，在采样频率为2000Hz下共有400数据点，在这个窗口内平均短时能量为：

通过多次实验结果确定活动段阈值T1和T2，其中T1作为活动段的起始阈值，T2作为活动段的结束阈值，当窗口平均短时能量PiT1将其认为是活动段开始数据点，将其第一个点作为活动段的开始点；当窗口平均短时能量PiT2将其认为是活动段结束的数据点；

数据增强，增加随机噪声，用高斯随机噪声来增加数据的多样性；数据轴缩放，使用缩放方法可以模拟统一手势持续时间的长短带来的数据变化；通道翻转，通过翻转通道也能够增加数据的多样性。