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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于sEMG的手指关节连续运动估计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：CN116595318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310559224.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于sEMG的手指关节连续运动估计方法及系统是由林闯;张建华;牛昕悦;张军;赵鹏辉设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于sEMG的手指关节连续运动估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于sEMG的手指关节连续运动估计方法及系统。方法包括获取手指多关节连续运动的手臂表面肌电信号和手指关节的实时角度数据；对表面肌电信号进行时序特征均方根值计算，构建时序特征向量；对所述时序特征向量和手指关节的实时角度数据分别进行归一化处理，根据归一化后的时序特征向量和对应的手指关节实时角度构建训练数据对；将训练数据对中的时序特征向量作为输入、对应的手指关节实时角度作为输出，训练改进的Transformer神经网络模型；基于训练好的改进的Transformer神经网络模型进行手指关节运动估计。本发明能够实现对手指关节动作的精确估计，运算速度快，估计精度高。

本发明授权一种基于sEMG的手指关节连续运动估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于sEMG的手指关节连续运动估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取手指多关节连续运动的手臂表面肌电信号和手指关节的实时角度数据，并对所述表面肌电信号进行预处理； 对预处理后的表面肌电信号进行时序特征均方根值计算，根据计算得到的时序特征均方根值构建时序特征向量； 对所述时序特征向量和手指关节的实时角度数据分别进行归一化处理，根据归一化后的时序特征向量和对应的手指关节实时角度构建训练数据对； 将训练数据对中的时序特征向量作为输入、对应的手指关节实时角度作为输出，训练改进的Transformer神经网络模型；所述改进的Transformer神经网络模型包括编码层、注意力机制层以及FNN层，所述编码层用于对时序特征向量进行编码处理，所述注意力机制层用于对编码后的时序特征向量进行多头注意力运算，FNN层用于对注意力运算后的特征向量进行模型压缩的前馈神经网络计算，计算公式为： 其中为注意力机制层输出的特征向量，代表第一层全连接网络，代表第二层全连接网络，全连接网络为神经网络中的线性层，表示偏置量， 通过FNN层对隐层神经元进行筛选，获取有效神经元信息，包括： 使用伯努利分布来评价隐层神经元对神经网络，并且对不重要的神经元进行剪枝操作，所述伯努利分布如下： 其中，表示二进制门控单元，表示对神经元的数量评估结果； 基于训练好的改进的Transformer神经网络模型进行手指关节运动估计。

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