一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 方银锋,张旭光
- 申请号：
- CN201811489106.7
- 公开号：
- CN109662710A
- 申请日:
- 2018.06.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法。该方法以未经任何处理的原始肌电信号为输入样本,采用预训练与精训练相结合的训练策略,获得一个基于卷积神经网络的特征提取模型。该方法以网络模型中全连接层的输出为全新的肌电特征,该特征可以单独使用,也可以和传统肌电特征结合使用,用于肌电模式分类。利用本发明的方法获得的肌电特征,可作为传统肌电特征的必要补充,以提高肌电模式分类的准确性和鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
