一种基于迁移学习与表面肌电信号的关节角度识别方法

本发明属于关节角度预测领域，尤其涉及一种基于迁移学习与表面肌电信号的关节角度识别方法，包括：采集肌电信号输入训练好的角度识别模型，得到角度；角度识别模型的训练过程包括：采集上肢肌肉数据集，对数据集中的肌电信号进行预处理，得到肌电时频图；构建生成对抗网络，根据肌电时频图及其关节角度序列训练生成对抗网络；将肌电信号的关节角度序列输入训练好的生成对抗网络，得到肌电合成时频图；根据关节角度序列及其肌电合成时频图预训练角度识别模型；根据肌电时频图及其关节角度序列对预训练好的角度识别模型进行微调，得到训练好的角度识别模型；本发明通过生成对抗网络生成肌电合成时频图来对角度识别模型进行预训练，提高模型的准确性。