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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。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310780925.1
Filing Date： 2023-06-28
Publication Date： 2023-09-01
Pub. No.： CN116682146A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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