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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种基于表面肌电信号分解与优化处理的下肢动作精准识别方法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：CN120052926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510148407.7，技术领域涉及：A61B5/389；该发明授权一种基于表面肌电信号分解与优化处理的下肢动作精准识别方法是由陈骥驰;魏春风;崔育国设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于表面肌电信号分解与优化处理的下肢动作精准识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于表面肌电信号分解与优化处理的下肢动作精准识别方法，包括：获取表面肌电信号，对所述表面肌电信号进行分解，得到子信号；通过两阶段模态选择方法对子信号进行优化处理，对优化处理后的子信号进行特征提取和融合，得到特征向量，对特征向量进行降维；其中，所述两阶段模态选择方法包括能量贡献选择法和模态相关性选择法；通过分类算法对所述降维后的特征向量进行识别，得到下肢动作识别结果。

本发明授权一种基于表面肌电信号分解与优化处理的下肢动作精准识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于表面肌电信号分解与优化处理的下肢动作精准识别方法，其特征在于，包括： 获取表面肌电信号，对所述表面肌电信号进行分解，得到子信号； 通过两阶段模态选择方法对子信号进行优化处理，对优化处理后的子信号进行特征提取和融合，得到特征向量，对特征向量进行降维；其中，所述两阶段模态选择方法包括能量贡献选择法和模态相关性选择法； 通过分类算法对所述降维后的特征向量进行识别，得到下肢动作识别结果； 通过两阶段模态选择方法对子信号进行优化处理的过程包括： 通过能量贡献法对子信号的能量进行计算，得到子信号的能量贡献占比，对能量贡献占比低于2%的子信号进行去除，得到能量子信号； 通过模态相关性选择法对能量子信号和表面肌电信号进行相关性计算，得到能量子信号之间的相关性和能量子信号和表面肌电信号之间的相关性，对能量子信号之间的相关性小于85%和能量子信号和表面肌电信号之间的相关性大于10%的能量子信号进行保留，得到优化处理后的子信号； 子信号的能量贡献占比的获取过程包括： 对子信号的能量进行计算： ； 为第k个子信号sub的能量，为子信号的时间序列，N为数据点数； 对所述子信号的能量贡献占比进行计算： ； 其中，是信号的总能量，为子信号的能量求和结果，表示第k个子信号的能量贡献占比； 相关性计算的过程包括： ； 其中，，是两个信号的样本点，在能量子带信号与表面肌电信号的相关性计算过程中，表示能量子带信号，表示纯净表面肌电信号，在能量子带信号之间的相关性计算过程中，表示能量子带信号，表示另一个能量子带信号；，分别是两个信号的均值； 提取后的特征的获取过程包括： ； 其中，表示k近邻估计熵特征即提取后的特征，是digamma函数，N为样本的数量，为第i个样本到它的第k个近邻样本之间的距离，i表示样本的序号，k表示临近样本序号，是维度为d的单位球的体积，d表示对应维度，其的欧式正则化计算公式为： 其中，为Gamma函数。

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