基于sEMG的小波变换图像与CNN-LSTM网络融合的人手运动估计方法

本发明公开了一种基于sEMG的小波变换图像与CNN‑LSTM网络融合的人手运动估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、将表面肌电信号进行预处理，并识别活动段；步骤二、处理和可视化表面肌电信号的连续小波变换结果，合成每个采样时刻的瞬时图像：步骤三、构建CNN‑LSTM神经网络模型；步骤四、将瞬时图像输入至CNN‑LSTM神经网络模型中进行训练，以预测和估计人手的运动，并输出相应的预测结果。该方法在人手运动估计的过程中不需要任何额外信息或手动设计特征提取器，可以适用于少通道信号，在保证预测结果准确的条件下，解决了数据处理量大、成本高的问题，并通过构建CNN‑LSTM神经网络模型缩短了训练时间。