一种用于上肢复合动作识别的FMG信号增强预处理方法

本发明公开了一种用于上肢复合动作识别的FMG信号增强预处理方法，涉及人工智能与生物力学交叉技术领域。针对现有技术中FMG信号特征提取不足、微弱动作信号易被掩盖以及复杂复合动作分类精度低的问题，本发明提出以下创新方案：首先，设计肌拉力‑形变解耦特征提取算法，通过建模肌肉轴向拉力与径向形变的生物力学关系，优化全局特征分布；其次，采用非线性变换的手势细微特征放大算法，压缩大幅信号干扰，显著增强远端肌肉微弱张力变化的辨识能力；结合轻量级深度神经网络(DNN)分类模型，实现高效、精准的复合动作分类。本发明显著提升了上肢复合动作识别的分类精度和鲁棒性，为肌肉压力传感技术在多领域的智能化应用提供了有力支持。