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公开(公告)号：CN117860276A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410033240.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种肌电信号盲分离模型训练方法、应用方法及相关系统，涉及信号处理领域，该训练方法包括：获取样本数据；对样本数据进行白化和扩展；使用gCKC算法对白化和扩展后的数据进行分解，得到IPTs；对样本数据和IPTs进行标准化；将标准化后的数据输入肌电信号盲分离模型，输出运动单位动作电位序列；根据运动单位动作电位序列、IPTs和损失函数，确定损失值；根据损失值对肌电信号盲分离模型的参数进行优化，得到训练好的肌电信号盲分离模型。本发明提出了基于序列到序列的深度学习方法，不需要对数据进行预处理，并且可以达到较高的精度。而且，时间卷积网络训练速度快、参数较少，并且卷积模型更适配肌电信号问题。
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