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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种手部动作识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120372407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510839002.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种手部动作识别方法及系统是由王晓明;魏明;刘林芽;夏凯权设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手部动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种手部动作识别方法及系统，方法包括：对至少一个目标IMF分量进行特征提取，将提取的各个时域特征组合成时域特征向量，以及将提取的各个频域特征组合成频域特征向量，并根据预设的特征评分函数对时域特征向量和频域特征向量筛选，得到目标时域特征向量和目标频域特征向量；对目标时域特征向量和目标频域特征向量进行归一化处理，并对归一化后的目标时域特征向量和归一化后的目标频域特征向量进行交叉加权融合，得到复合特征向量；将复合特征向量输入至预设的改进CNN模型中，改进CNN模型输出得到与应变信号相对应的手部动作识别结果。能够有效地提高手部动作识别的准确度。

本发明授权一种手部动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种手部动作识别方法，其特征在于，包括： 获取手部传感器的应变信号，并根据边界自适应回填机制对所述应变信号进行EWT变换，得到目标应变信号，其中，所述边界自适应回填机制的函数表达式为： ， 式中，为边界加权函数，为信号的左边界的时间点，为时间，为信号总的时间长度，、均为控制高斯衰减的指数，、均为控制信号衰减的速率，、均为影响多项式的因子，、、、均多项式的阶数，为信号的右边界的时间点，表示取指数操作； 根据EEMD对所述目标应变信号进行分解，得到至少一个IMF分量，计算所述至少一个IMF分量的多尺度非线性关系影响因子，并选取多尺度非线性关系影响因子大于预设阈值的至少一个目标IMF分量，其中，所述根据EEMD对所述目标应变信号进行分解，得到至少一个IMF分量，计算所述至少一个IMF分量的多尺度非线性关系影响因子，并选取多尺度非线性关系影响因子大于预设阈值的至少一个目标IMF分量包括： 根据EEMD对所述目标应变信号进行分解，得到至少一个IMF分量，表达式为： ， 式中，为第个频带信号通过EEMD分解得到的第次分解结果，为第个频带信号的第个IMF分量，为第个频带信号通过EEMD分解得到的第次的残余项，为每个频带信号的IMF总数； 计算所述至少一个IMF分量的多尺度非线性关系影响因子，表达式为： ， ， ， ， 式中，表示第个频带信号的第个IMF的多尺度非线性关系影响因子，表示与之间的非线性互信息，表示非线性函数，表示和的加权函数，表示第个频带信号的第个IMF的相关性系数，表示第个频带信号的第个IMF相关性系数，表示和在频域的相似性，表示加权时域相关函数，表示第个频带信号的第个IMF在时间处的值，表示第个频带信号的第个IMF在时间处的值，表示频谱的相似性函数，表示频率，表示多项式系数，表示多项式的阶数，表示从到的积分，表示频率的加权因子，表示控制距离度量的指数，、分别为不同的时间点，为第个频带信号的第个IMF在频率处的值，为第个频带信号的第个IMF在频率处的值，为总频带数，为相关性加权因子，为一个频带信号分解的总IMF的个数，为相关性差异指数； 选取多尺度非线性关系影响因子大于预设阈值的至少一个目标IMF分量； 对所述至少一个目标IMF分量进行特征提取，将提取的各个时域特征组合成时域特征向量，以及将提取的各个频域特征组合成频域特征向量，并根据预设的特征评分函数对所述时域特征向量和所述频域特征向量筛选，得到目标时域特征向量和目标频域特征向量； 对所述目标时域特征向量和所述目标频域特征向量进行归一化处理，并对归一化后的目标时域特征向量和归一化后的目标频域特征向量进行交叉加权融合，得到复合特征向量； 将所述复合特征向量输入至预设的改进CNN模型中，所述改进CNN模型输出得到与所述应变信号相对应的手部动作识别结果，所述改进CNN模型包括： 包含有多维影响因子的卷积层，其中，所述多维影响因子包括时间影响因子和频域影响因子，所述时间影响因子的表达式为： ， 式中，表示第个频带信号的第个IMF在时间点的时间影响因子，表示复合特征向量中的时域特征，表示时域变化调节因子，表示时域平滑过度调节因子，表示时域信号在时间点的瞬时变化率，表示时域平衡项，防止对极端变化的过度响应，表示时间点的总步长； 所述频域影响因子的表达式为： ， 式中，表示第个频带信号的第个IMF在频率的频域影响因子，表示复合特征向量中的频域特征，表示频域变化调节因子，表示频域平滑过度调节因子，表示频率成分的瞬时变化率，表示频域平衡项，为总频带数； 与所述卷积层连接的非线性激活函数，其中，所述非线性激活函数的表达式为： ， 式中，分别表示对应不同的激活函数，分别表示对应激活函数的可调参数，控制每种激活函数的贡献，表示改进之后的非线性激活函数，表示输入信号； 与所述非线性激活函数连接的注意力机制，所述注意力机制包括时域注意力机制和频域注意力机制，所述时域注意力机制的表达式为： ， 式中，表示第个频带信号的第个IMF在时间点的时域注意力权重，表示当前时间点，表示总时间步数，表示时间窗口中的时间步数，表示时间窗口的长度，表示第个频带信号的第个IMF在时间点经过激活函数处理后的时域特征，表示在时间点附近的时间窗口中，过去个时间点的时域特征的累加和，表示时域注意力权重的调节参数，表示时域调节项参数； 所述频域注意力机制的表达式为： ， 式中，表示第个频带信号的第个IMF在频率点的频域注意力权重，表示频域注意力的调节因子，表示第个频带信号的第个IMF在频率点经过激活函数处理后的频域特征，表示在频率附近的个频率点的频域特征的累加和，表示滑动窗口的大小，表示一个索引，用于选择当前频率点附近的个频率点，表示频域调节项参数。

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