基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法、系统及终端

本发明公开了基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法、系统及终端，所述方法包括：采集目标个体执行手势动作的高密度表面肌电信号数据，对高密度表面肌电信号数据进行预处理，得到多个活动段信号；通过卷积盲源分离算法对多个活动段信号进行分解，得到每个活动段信号对应的运动单元脉冲序列；搭建注意力残差脉冲神经网络，对注意力残差脉冲神经网络进行训练与测试，得到肌电手势识别模型；将所有运动单元脉冲序列输入到肌电手势识别模型进行识别，输出目标个体的肌电手势；本发明提高了基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别的准确性并降低能耗，能够促进手势识别技术在神经接口和人机交互领域的实际应用。