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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于深度学习的肌电信号数据生成方法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：CN120045857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510218755.7，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于深度学习的肌电信号数据生成方法是由牛建伟;王娜娜设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的肌电信号数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的肌电信号数据生成方法，属于深度学习领域；首先，搭建包括深度角度序列编码器，上下文编码器，肌电信号生成器和判别器的对抗模型框架，并放在用户手关节上，生成肌电信号数据；其中，深度角度序列编码器用于编码手关节角度序列控制信号，并输入上下文编码器生成肌电信号的潜在信息，利用肌电信号生成器生成对应的肌电信号；肌电信号判别器判别每个时间步是否符合真实肌电信号模式；然后，利用肌电信号数据训练基于卷积神经网络的肌电信号分类网络，并部署到实际嵌入式设备或移动终端中，进行实时手势识别。本发明有效扩充了现有肌电信号数据集，同时利用序列信息作为控制信号，有效提高了数据生成的质量。

本发明授权一种基于深度学习的肌电信号数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肌电信号数据生成方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、搭建生成对抗模型框架，并放在用户手关节上，生成肌电信号数据； 所述生成对抗模型框架包括深度角度序列编码器，上下文编码器，肌电信号生成器和肌电信号判别器； 步骤101，深度角度序列编码器用于编码手关节角度序列控制信号，并输入上下文编码器； 步骤102，在每个时间步t，上下文编码器的下层使用的GRU单元，接收肌电信号和高 斯噪声的拼接，输出特征向量： 步骤103，上下文编码器的上层使用Ang2Gist单元，结合输出向量和故事上下文生 成输出Gist向量，编码生成肌电信号的潜在信息； 输出Gist向量为： 步骤104，故事上下文通过Ang2Gist单元更新，以反映潜在上下文信息的变化； 具体更新公式如下所示： 步骤105，将潜在信息输出到肌电信号生成器，生成对应的肌电信号； 步骤106，肌电信号判别器衡量生成的肌电信号与真实肌电信号，在给定初始手关 节肌电信号信息时的匹配度,用于判别每个时间步是否符合真实肌电信号模式： 步骤107，肌电编码器将手关节角度序列编码为特征向量，拼接所有时间步对应的匹配度后，通过全连接层和sigmoid函数计算全局一致性得分； 步骤二、利用生成的肌电信号数据训练肌电信号分类网络； 首先，10Hz高通滤波器去除肌电信号数据中的低频噪声成分，提取出肌电信号的高频噪声成分； 然后，利用平方根算法对高频噪声成分的肌电信号数据进行进一步优化； 最后，基于卷积神经网络构建肌电信号分类网络，利用优化后的肌电信号数据进行训练，提取信号中的时空特征，并预测对应的手势类别序列；通过不断训练，使得肌电信号分类网络逐渐学习到肌电信号与手势之间的映射关系，实现高准确度的手势识别； 步骤三、将训练完成的基于卷积神经网络CNN肌电信号分类网络，部署到实际嵌入式设备或移动终端中，进行实时手势识别。

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