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申请/专利权人：中国科学院上海高等研究院
摘要：本申请提供一种基于表面肌电和GNN的下肢运动意图识别方法、装置、终端、介质及程序产品，该方法包括对采集的多个用户在执行多个下肢连续运动时的多通道表面肌电信号数据进行预处理，以获得多通道表面肌电信号数据集；对所述多通道表面肌电信号数据集中的每个窗口信号数据进行图结构转换，以获得多通道表面肌电信号图结构数据集；将获得的多通道表面肌电信号图结构数据集输入构建的用于运动意图识别的图神经网络模型中进行训练，并对训练后的模型进行评估，以供在输入待识别用户的多通道表面肌电信号数据后输出对应的运动意图识别结果。本申请的方法提高了运动识别的准确率，并且具有较高的鲁棒性。
主权项：1.一种基于表面肌电和GNN的下肢运动意图识别方法，其特征在于，包括：对采集的多个用户在执行多个下肢连续运动时的多通道表面肌电信号数据进行预处理，以获得多通道表面肌电信号数据集；对所述多通道表面肌电信号数据集中的每个窗口信号数据进行图结构转换，以获得多通道表面肌电信号图结构数据集；将获得的多通道表面肌电信号图结构数据集输入构建的用于运动意图识别的图神经网络模型中进行训练，并对训练后的模型进行评估，以供在输入待识别用户的多通道表面肌电信号数据后输出对应的运动意图识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院上海高等研究院 基于表面肌电和GNN的下肢运动意图识别方法、装置、终端、介质及程序产品
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