基于剥离的快速梯度卷积核补偿表面肌电信号分解方法

AITNT
正文
推荐专利
基于剥离的快速梯度卷积核补偿表面肌电信号分解方法
申请号:CN202411927573
申请日期:2024-12-25
公开号:CN120052925A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于剥离的快速梯度卷积核补偿表面肌电信号分解方法,旨在提高高密度表面肌电信号的分解效率。该方法的流程包括:在每次应用快速梯度卷积核补偿后,获取输出的运动单元发放时间序列,并评估该序列是否符合预定标准;通过识别出的运动单元发放时间序列估算相应的运动单元动作电位,并将其从原始肌电信号中减去,以生成残差信号;随后,将快速梯度卷积核补偿算法再次应用于残差信号进行进一步分解;该过程不断迭代,直至无法识别出有效的运动单元发放时间序列为止。本发明能够提升识别出的运动单元发放时间序列的数量。
技术关键词
表面肌电信号 卷积混合模型 序列 滑动窗口 运动 指数 误差方法 噪声 混合矩阵 离线 补偿算法 协方差矩阵 样本 数学 通道
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于动态图神经网络的连续对话情感分析方法
语句 对话情感分析方法 语义 节点特征 时序
2
一种面向多模态数据的图像-文本-音频跨模态匹配方法
跨模态匹配方法 面向多模态数据 文本 图像 音频匹配
3
基于数字孪生的汽车底盘机构仿真优化方法
数字孪生体 转向机构 阻尼系数修正 汽车底盘 关键连接件
4
基于变分量子算法的图像分析方法、系统以及储存介质
令牌 图像分析方法 线路 计算机可读储存介质 量子态
5
一种基于机器学习的AI骑行眼镜运动数据分析方法
运动数据分析方法 骑行眼镜 生成时间序列数据 卷积神经网络模块 长短期记忆网络
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号