买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：一种基于双分支网络的表面肌电信号识别方法，包括：S1：采用窗口分析法对原始信号数据预处理；S2：利用机器学习方法对肌电信号各通道进行特征提取，得到一维离散特征x，再采用特殊二维化方法，先对原特征向量x中的m个离散特征信息进行平方处理得x2，再将特征向量x与x2进行笛卡尔积运算，得到二维合成矩阵F；S3：将得到的二维特征矩阵放入CNN网络中，进行多次卷积与池化，提取空间特征信息，得到空间特征图Mapspace；S4：将原始肌电信号进行归一化处理，使得原始数据缩放到同特征二维化后相同的数据范围；S5：将处理后的信息放入GRU网络中训练，提取时间特征信息，得到时间特征图Maptime；S6：使用全连接层融合两个网络训练的参数Mapspace和Maptime，最后通过softmax层进行分类。

主权项：1.一种基于双分支网络的表面肌电信号分类方法，包含以下步骤：S1：采用窗口分析法对原始信号数据预处理；对采集的原始表面肌电信号，使用预设长度的窗口进行截取；每隔一个间隔时长再同时对不同通道的数据进行截取；S2：对肌电信号每一个通道提取特征，得到一维离散特征，并对其进行特殊二维化后，得到二维合成矩阵F；具体包括：S21：利用机器学习方法对肌电信号每一个通道提取特征，得到一维离散特征x；本实例中采集m个特征，m的值为15，其中xi代表第i个特征；x＝[x1,x2,...,xi,...,xm]1S22：对原特征向量x中的m个离散特征信息进行平方处理，避免存在过多冗余信息，导致二维矩阵数据重复输入； S23：将特征向量x与x2进行笛卡尔积运算，得到二维合成矩阵F；F＝Dx,x2,α,β＝Gα·xT×x2β3 其中α和β是转换参数，取值各为0.5；×是笛卡尔乘积运算符号；G是非线性激活函数sigmoid，将变量映射到[0,1]区间，引入非线性；S3：将得到的二维特征矩阵放入CNN网络中，进行多次卷积与池化，提取空间特征信息，得到空间特征图Mapspace；具体包括：S31：将二维特征矩阵F放入CNN网络中，用5×5×64大小，步长为1的卷积核进行卷积，得到大小为15×15×64的特征图Map1；Map1＝Conv5×5×64F6S32：使用2×2大小，步长为2的卷积核对特征图Map1进行最大池化操作得到大小为8×8×64的特征图Map2；Map2＝Maxpool2×2Map17S33：对特征图Map2使用3×3×128大小，步长为1的卷积核进行卷积得特征图Map3，用2×2大小，步长为2的卷积核进行最大池化得到大小为4×4×128的特征图Map4；Map3＝Conv3×3×128Map28Map4＝Maxpool2×2Map39S34：最后为了提取最有效的空间特征，进行两次包含512单位和128单位的全连接层得到空间特征图Mapspace；Mapspace＝SoftmaxMap410S4：将原始肌电信号进行归一化处理得序列y，具体公式如下： 其中Ex表示肌电信号序列的均值，Varx表示肌电信号序列的方差，ε为偏置值；S5：将处理后的16×300的一维序列y放入GRU网络中训练，提取时间特征信息，得特征图Map5；Map5＝GRUy14GRU网络的具体参数设置：输入特征数为300，隐层层节点数为128，网络层数为2层；其中GRU网络的训练主要包含两个门单元：更新门和重置门；更新门来控制当前状态需要从历史状态中保留多少有用信息，以及需要从候选状态中接受多少新信息，更新门的值越大说明前一时刻的状态信息带入越多，将前一时刻和当前时刻的信息分别右乘权重矩阵Whz和Wxz，然后相加后数据放入更新门，再放入sigmoid函数中；zt＝σxtWxz+ht-1Whz+bz15重置门用来控制候选状态ht是否依赖于上一时刻的状态ht-1，重置门越大，前一状态信息写入的越多，将前一时刻和当前时刻的信息分别右乘权重矩阵Whr和Wxr，然后相加后数据放入重置门，再放入sigmoid函数中；rt＝σxtWxr+ht-1Whr+br16当收到门控信号，对候选隐藏层单元状态值进行更新，具体操作如下公式： 最终网络节点的隐藏状态更新方式为： 其中σ为sigmoid函数，将数据变换到0-1范围内的数值，充当门控信号，ht-1为先前的信息，rt为重置门，tanh为激活函数，bz、br、bh、Whz、Wxz、Whr、Wxr、Wxh均为门神经元参数，在训练中学习得到，为按元素相乘；通过GRU网络处理输入数据得到16×128的输出，再进行两次包含512单位和128单位的全连接层，得到目标的时间特征图Maptime；Maptime＝SoftmaxMap519S6：使用Concatenate融合两个网络训练的参数，最后通过Softmax层进行分类得出最后的分类结果；Class＝SoftmaxConcatenateMapspace,Maptime20。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种基于双分支网络的表面肌电信号分类方法