摘要
本发明公开了一种肌电信号识别分类方法及系统,涉及信号识别分类技术领域,采集肌电信号识别分类数据,对所述肌电信号进行特征提取,通过Transformer模型,融合所述肌电信号的时域特征数据、频域特征数据和时频二维空间动态特征数据,输出各项特征之间的相关系数,通过肌电信号识别分类模型和肌电信号识别分类结果校准模型,达成了依据肌电信号特征关联,对肌电信号的全面识别划分,提高了肌电信号识别分类结果的精度,本发明解决了传统方法分类依据单一和校准机制缺失导致的全面性与精准度不足的问题,增强了肌电信号识别分类过程中的智能化程度。
技术关键词
肌电信号识别
频域特征
分类方法
校准
多元线性回归算法
卷积神经网络算法
动态
训练集数据
脱氧血红蛋白
肌电传感器
语音
时域特征
肌电生物反馈仪
注意力机制算法
界面
信号识别分类
终端
系统为您推荐了相关专利信息
图像分类方法
空间特征提取
光谱特征提取
高光谱图像分类
像素
遥控器主体
线性霍尔传感器
摇杆
操纵单元
振动马达
分析方法
机器学习算法
数据分析模块
异常监测技术
训练神经网络模型
高压单芯电缆
监测点
定位方法
同步检测装置
电缆导体温度