基于多通道sEMG的轻量化腕关节连续角度解码系统及方法

本发明提出基于多通道sEMG的轻量化腕关节连续角度解码系统及方法，该方法包括步骤：获取采集的腕部肌肉群的表面肌电信号，并对表面肌电信号进行预处理；利用预处理后的数据训练轻量级CNN‑Transformer模型；通过量化和剪枝缩小模型体积，转换为轻量级推理格式，以在移动或嵌入式设备上结合硬件加速实现低延迟实时预测。本发明通过融合局部卷积与全局Transformer注意力机制，模型能有效提取和利用sEMG信号的时空特征，实现连续角度回归。该模型结构轻量，计算资源占用少，适合实时嵌入式和便携设备。端到端数据处理与训练体系完整，支持信号采集至预测的闭环系统开发。模型压缩与硬件加速具体方案保证推理效率，适应实际应用场景。