公开(公告)号：CN116244584A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310258689.7

申请日：2023-03-16

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 张霞 ,  谷中历 ,  徐萍 ,  李嘉琳 ,  夏方方

IPC: G06F18/213 ,  A61B5/389 ,  A61B5/397 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种融合肌电信号多重分形和LSTM的肌肉疲劳识别方法，包括：S1.采集表面肌电信号信息；S2.对表面肌电信号信息进行特征提取，得到肌电信号的多重分形特征；S3.构建肌肉疲劳识别模型；S4.以多重分形特征作为特征数据，形成特征数据集，并将特征数据集输入到肌肉疲劳识别模型，进行识别模型的训练，得到训练好的肌肉疲劳识别模型；S5.将待测肌电信号信息的多重分形特征形成的特征数据集输入到训练好的肌肉疲劳识别模型，输出肌肉疲劳识别结果。本发明能够针对表面肌电信号的复杂特性，实现对肌肉疲劳状态的准确识别。