基于表面肌电信号的上肢动作分类识别方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及声纹识别领域，公开了一种基于表面肌电信号的上肢动作分类识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：信号分解：将表面肌电信号进行信号分解，得到不同子信号，所述信号分解部署在边缘设备上；模型构建：针对所述每个子信号，构建一个独立的1D‑CNN子模型，根据所述每个子信号的权重计算得到融合特征，得到1D‑CNN模型；模型训练：将训练数据集划分为训练集和验证集，对所述1D‑CNN模型进行训练，得到训练好的1D‑CNN模型；分类识别：对于新输入的原始表面肌电信号进行同样的信号分解，使用所述训练好的1D‑CNN模型进行上肢动作分类识别，所述分类识别在云端服务器完成。本发明通过采用信号分解部署在边缘设备上，解决了上肢动作分类的实时性问题。