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一种融合肌电和微惯性测量单元多模态信号的手势识别方法

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本发明公开了一种融合肌电和微惯性测量单元多模态信号的手势识别方法，步骤如下：使用肌电电极和微惯性测量单元采集肌电数据和运动数据，并对两者进行同步处理后，进行训练集和测试集的划分；使用滑动窗口将每个信号段分割为多个固定长度的子信号段，并对每个子信号段的肌电数据与运动数据分别提取时域和频域特征；使用卷积神经网络分别提取肌电特征和运动特征的浅层和深层特征，并分别进行融合后输入分类网络，最后在决策层融合，输出每一手势类别的概率，识别模型进行训练后测试得到手势识别率。本发明融合肌电和微惯性测量单元多模态信号的手势识别方法能够充分利用肌电和运动数据各自的优势，故能更准确地识别同一被试的多种不同手势。

著录项

公开/公告号CN113205074B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-26

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN202110595989.5
发明设计人耿卫东;金文光;厉向东;梁秀波;戴青锋;朱俊威;毋从周;韩晨晨;周洲;姬源智;刘帅;
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申请日2021-05-29
分类号G06V40/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00;G06V10/80;G06V10/82;
代理机构杭州求是专利事务所有限公司;
代理人刘静
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2022-08-23 13:32:12

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2022-04-26

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1. 一种融合肌电和微惯性测量单元多模态信号的手势识别方法 [P] . 中国专利： CN113205074A . 2021-08-03
2. 一种结合跨模态关联关系模型的肌电信号手势识别方法 [P] . 中国专利： CN110443309A . 2019-11-12