一种基于深度学习和注意力机制的肌电信号手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和注意力机制的肌电信号手势识别方法，步骤如下：对手势肌电信号进行降噪滤波；使用滑动窗口对每个窗口数据提取一个经典特征集，并构建新的基于特征的肌电图像；设计一种基于卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制的深度学习框架，并对其网络结构参数进行优化；使用设计好的深度学习框架和训练数据训练得到分类器模型；将测试数据输入到训练好的深度学习网络模型中，根据最后一层输出的似然，最大似然对应的类别即为识别的类别。本发明基于新特征图像及基于注意力机制的深度学习框架对肌电手势信号进行识别。使用基于深度学习和注意力机制的肌电信号手势识别方法能够准确地识别同一被试的多种不同手势。