[发明专利]一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201811489106.7 | 申请日： | 2018-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN109662710A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 方银锋;张旭光 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/0488 | 分类号： | A61B5/0488 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法。该方法以未经任何处理的原始肌电信号为输入样本，采用预训练与精训练相结合的训练策略，获得一个基于卷积神经网络的特征提取模型。该方法以网络模型中全连接层的输出为全新的肌电特征，该特征可以单独使用，也可以和传统肌电特征结合使用，用于肌电模式分类。利用本发明的方法获得的肌电特征，可作为传统肌电特征的必要补充，以提高肌电模式分类的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 肌电 卷积神经网络 肌电信号 模式分类 特征提取 特征提取模型 单独使用 输入样本 特征结合 网络模型 连接层 鲁棒性 输出 补充 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法，其特征在于：用于训练卷积神经网络的预训练与精训练；以卷积神经网络中全连接层输出值作为肌电信号特征值，所述卷积神经网络是包含两个卷积层、一个全连接层的多层神经网络。
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