[发明专利]基于表面肌电信号的手势识别优化方法、系统及终端

权利要求书

1.一种基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取由表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信号；

对所述表面肌电信号进行预处理，以获得表面肌电预处理信号；

对所述表面肌电预处理信号构建图像模态，以获得图像模态数据；

分别对所述表面肌电预处理信号以及图像模态数据提取特征，以获得多个信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征；

将各信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征进行拼接，获得对应各信号区间的模态特征；

基于各信号区间的模态特征，确定各信号区间的特征权重；

基于各信号区间的特征权重，根据各信号区间的模态特征获得对应表面肌电信号所对应的识别结果。

2.根据权利要求1中所述的基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述对所述表面肌电预处理信号构建图像模态，以获得图像模态数据包括：

基于采用设定滑动窗口，由所述表面肌电预处理信号转化为对应多个信号区间的图像模态图。

3.根据权利要求2中所述的基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述分别对所述表面肌电预处理信号以及图像模态数据提取特征，以获得多个信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征包括：

利用所述设定滑动窗口，对所述表面肌电预处理信号提取特征以及降维，以获得各信号区间的信号模态特征；

从各信号区间的图像模态图分别提取获得对应各信号区间的图像模态特征。

4.根据权利要求1中所述的基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述基于各信号区间的模态特征，确定各信号区间的特征权重包括：

根据各信号区间的模态特征计算各信号区间之间的相似度；

根据各信号区间之间的相似度获得各信号区间的特征权重。

5.根据权利要求4中所述的基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，采用sigmoid函数计算各信号区间之间的相似度。

6.根据权利要求1中所述的基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述对所述表面肌电信号进行预处理，以获得表面肌电预处理信号包括：

使用傅里叶滤波去噪法去除外在因素对所述表面肌电信号的干扰，以获得表面肌电预处理信号。

7.根据权利要求1中所述的基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述信号模态特征包括：提取均方根、平均绝对值、波长、过零率以及坡度符号变化特征中的一种或多种。

8.根据权利要求2中所述的基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述设定滑动窗口的长度为12以及增量窗为0。

9.一种基于表面肌电信号的手势识别优化系统，其特征在于，所述系统包括：

信号获取模块，用于获取由表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信号；

信号预处理模块，连接所述信号获取模块，用于对所述表面肌电信号进行预处理，以获得表面肌电预处理信号；

图像模态构建模块，连接所述信号预处理模块，用于对所述表面肌电预处理信号构建图像模态，以获得图像模态数据；

特征提取模块，连接所述信号预处理模块以及图像模态构建模块，用于分别对所述表面肌电预处理信号以及图像模态数据提取特征，以获得多个信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征；

特征拼接模块，连接所述特征提取模块，用于将各信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征进行拼接，获得对应各信号区间的模态特征；

权重获取模块，连接所述特征拼接模块，基于各信号区间的模态特征，确定各信号区间的特征权重；

识别模块，连接所述权重获取模块，用于基于各信号区间的特征权重，根据各信号区间的模态特征获得对应表面肌电信号所对应的识别结果。