[发明专利]基于改进的受限玻尔兹曼机的肌电信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201910030647.1 | 申请日： | 2019-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN109766843A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 徐宁;刘妍妍;刘小锋;姚潇 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 213000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进的受限玻尔兹曼机的肌电信号特征提取方法，将获取的肌电信号预处理，得到训练数据和测试数据；构建改进的受限玻尔兹曼机网络对训练数据进行训练；定义能量函数，根据能量函数得联合概率分布，再由贝叶斯公式得可视层与隐藏层的条件概率分布，再对可视层数据进行采样得隐藏层数据，然后对隐藏数据进行概率最大池化，对特征数据进行压缩；再对池化后的数据反池化重构隐藏层数据，再根据吉布斯采样由隐藏层数据重构可视层数据，并迭代多次，再堆叠多个受限玻尔兹曼机构成深度玻尔兹曼机网络；使用前面训练好的权重和偏置对测试数据进行分类验证。本发明解决了现有肌电信号提取中的时域特征变化大、频域特征提取不充分的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 肌电信号 隐藏层 受限玻尔兹曼机 池化 可视 测试数据 能量函数 特征提取 训练数据 采样 预处理 联合概率分布 条件概率分布 贝叶斯公式 改进 频域特征 时域特征 数据重构 特征数据 隐藏数据 权重和 迭代 堆叠 构建 偏置 受限 重构 网络 验证 压缩 分类 概率 | ||
【主权项】：
1.基于改进的受限玻尔兹曼机的肌电信号特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1,获取肌电信号并进行预处理，得到训练数据和测试数据；步骤2，构建改进的受限玻尔兹曼机对训练数据进行训练，使用对比分歧算法和吉布斯采样更新参数；步骤3，训练结束后，使用训练好的参数对测试数据进行分类验证，实现肌电信号特征提取。
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