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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种肌电无关手势判别方法、系统、电子设备及存储介质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：CN116682146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310780925.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种肌电无关手势判别方法、系统、电子设备及存储介质是由张文利;王宇飞;李一凡;庞恭朋设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肌电无关手势判别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肌电无关手势判别方法，基于特征重构网络EMG‑FRNet实现，包括：获取数据集，并进行数据划分以及数据预处理后形成肌电样本；建立特征重构网络EMG‑FRNet，基于在原始ganomaly网络架构基础上增加通道裁剪策略、跨层编解码特征融合策略和SE通道注意力策略，原始ganomaly网络架构包括生成器和判别器；将肌电样本输入特征重构网络EMG‑FRNet，提取输入肌电样本的潜在特征z，并对肌电样本的潜在特征z进行重构获得重构潜在特征后输出；计算z和之间的特征重构误差error，与预定义的阈值threshold比较后确定肌电样本属于目标手势或无关手势。本发明还公开对应的系统、电子设备及计算机可读存储介质。

本发明授权一种肌电无关手势判别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种肌电无关手势判别方法，基于特征重构网络EMG-FRNet实现，其特征在于，包括：S1，获取数据集，并对所述数据集进行数据划分以及数据预处理后形成肌电样本；S2，建立特征重构网络EMG-FRNet，所述特征重构网络EMG-FRNet基于在原始ganomaly网络架构基础上增加通道裁剪策略、跨层编解码特征融合策略和SE通道注意力策略实现，所述原始ganomaly网络架构包括生成器和判别器，其中，所述生成器为由第一编码器、解码器和第二编码器组成的“编码-解码-编码”结构；S3，将所述肌电样本输入所述特征重构网络EMG-FRNet，提取输入肌电样本的潜在特征，并对肌电样本的潜在特征进行重构获得重构潜在特征后输出肌电样本的潜在特征和重构潜在特征；S4，计算潜在特征和重构潜在特征之间的特征重构误差，并将所述特征重构误差与预定义的阈值进行比较，基于所述比较的结果确定所述肌电样本属于目标手势或无关手势；所述通道裁剪策略用于实施通道裁剪，包括比例通道裁剪和幂次通道裁剪，其中所述比例通道裁剪包括根据网络输入样本的通道比例，对网络特征层的通道数量进行裁剪，所述幂次通道裁剪包括在比例通道裁剪基础上改变通道数量，使得幂次通道裁剪后的通道数量满足2的整数次幂的要求；所述跨层编解码特征融合策略用于实施跨层编解码特征融合，在生成器的第一编码器和解码器之间添加多个跳跃连接，建立了上采样层和下采样层之间的直接通路，将下采样特征图和上采样特征图通过所述多个跳跃连接进行特征融合，所述特征融合通过在通道维度进行特征拼接将编码和解码过程中的特征信息进行所述特征融合后获得编解码器的特征拼接图；其中所述多个跳跃连接包括将第一编码器和解码器不同尺度的特征图进行多次特征融合；所述SE通道注意力策略用于实施SE通道注意力方法，从而基于SE通道注意力机制由编解码器的特征拼接图得到包含权重信息的特征拼接图；所述SE通道注意力方法包括压缩操作、激励操作和缩放操作；其中压缩操作用于得到编解码器的特征拼接图各个通道的特征表示z；激励操作用于得到各个通道的权重向量，缩放操作用于获取包含权重信息的特征拼接图。

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