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公开(公告)号CN122986646A | 申请号CN202611121231.7 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人湖州师范大学;南京拓步智能科技有限公司 |
分类号G06F18/241(2023.01), A61B5/22(2006.01), A61B5/397(2021.01), A61B5/00(2006.01), A61H1/02(2006.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06N3/0442(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0464(2023.01) | 申请日2026-07-27 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635791982200003 | 源数据页码1517 |
专利语言zh | ||
本发明涉及人工智能信号处理技术领域,具体为一种自适应预处理的表面肌电动态肌力预测方法及系统,该方法包括以下步骤:S1、信号采集与分段;S2、信号质量评估;S3、自适应预处理;S4、多域特征融合;S5、运动状态识别;S6、疲劳指数构建与修正;S7、动态模型融合;S8、肌力补偿输出。本发明通过信号质量评价指标驱动的自适应预处理机制,根据运动状态与噪声类型动态调整带通滤波截止频率与去噪策略,形成预处理效果闭环反馈,既保留静态场景下的低频有效肌电成分,又有效抑制动态运动中的电极滑移伪差、工频干扰与非平稳噪声,解决了固定参数难以兼顾多场景的问题。
附图 1