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龙图腾网获悉康复大学(筹)申请的专利一种复杂场景下的表面肌电信号解码方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116910515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310902213.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种复杂场景下的表面肌电信号解码方法及系统是由鲍天哲;于福杰;魏永利;丁军航;陈茂启;路知远;周平设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂场景下的表面肌电信号解码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种复杂场景下的表面肌电信号解码方法及系统，利用级联的CNN网络和RNN网络对待解码的表面肌电信号进行解码处理，提高对肌电信号时‑频‑空域特征的综合感知能力；基于RNN‑自编码器对CNN提取的表面肌电信号的深度序列进行重构，基于重构序列与对应的深度特征序列的差异表征源域与目标域之间的领域漂移，实现对解码模型的领域漂移的量化分析，有效保证了所解码的表面肌电信号在人机交互中的安全性，而且领域漂移的分析对解码模型的及时校正提供参考，相对于传统迁移学习算法，可显著减少对目标域样本的标注需求，同时提升解码模型的多场景泛化能力。

本发明授权一种复杂场景下的表面肌电信号解码方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂场景下的表面肌电信号解码方法，其特征在于，包括： 获取待解码的表面肌电信号并进行预处理； 将预处理后的待解码的表面肌电信号输入至训练好的解码模型进行解码； 其中，解码模型包括CNN网络以及与CNN网络级联的RNN网络；利用CNN网络提取预处理后待解码的表面肌电信号的深度特征序列；利用RNN网络对度特征序列进行回归预测，得到表面肌电信号对应的解码结果； 利用构建的RNN-自编码器对CNN网络基于表面肌电信号提取的深度特征序列进行重构，得到重构序列，利用所述重构序列与对应的深度特征序列的差异表征源域与目标域之间的领域漂移性，通过迁移学习对所述解码模型进行校正；具体包括： 将CNN网络提取的深度特征序列映射到隐变量空间进行编码； 将映射后所对应的隐变量进行解码获得重构序列； 利用损失函数计算所述重构序列与所述深度特征序列的差异，得到特征重构误差； 利用重构误差表征迁移学习中源域与目标域之间的领域漂移量； 基于领域偏移量与预设阈值的数值关系，若领域偏移量大于预设阈值则通过迁移学习对所述解码模型进行校正；若所述领域偏移量小于预设阈值，则利用训练好的解码模型输出待解码的表面肌电信号对应的动作； 若所述领域偏移量大于预设阈值，则利用表面肌电信号与对应的运动标签对所述解码模型进行校正，具体为： 分别构造源域、目标域的表面肌电信号以及对应的肢体运动标签的样本对； 利用CNN网络对样本分别对源域中表面肌电信号以及对应的肢体运动的样本对、目标域中表面肌电信号以及对应的肢体运动的样本提取深度特征，基于所提取的深度特征利用RNN网络进行运动预测； 基于源域的运动预测结果与对应的肢体运动标签的差异、目标域的运动预测结果与对应的肢体运动标签的差异以及源域与目标域的深度特征的差异构造损失函数，利用所构造的损失函数进行迁移学习，对所述解码模型进行训练矫正。

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