轻量化的表面肌电信号分类方法及系统

本发明公开了一种轻量化的表面肌电信号分类方法及系统，该方法包括：获取原始表面肌电信号；维持能够追踪信号生理基线变化的动态基准向量；利用动态基准向量对原始信号进行标准化，并根据该向量生成通道混合矩阵；从标准化信号中提取局部时频特征图；应用通道混合矩阵对局部时频特征图进行变换，以输出能够自适应肌肉协同模式变化的协同自适应特征图；通过融合了状态空间模型与多头自注意力机制的并行序列建模模块，对协同自适应特征图进行处理，得出最终的动作类别。本发明提升了模型对个体差异和肌肉疲劳的鲁棒性，在保持高分类精度的同时，具备轻量化、低延迟的优点，适用于移动或可穿戴设备。