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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于局部L2约束非负矩阵分解的上肢运动角度估计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：CN115510385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211155296.5，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于局部L2约束非负矩阵分解的上肢运动角度估计方法是由孟明;周广钱;席旭刚设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部L2约束非负矩阵分解的上肢运动角度估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于局部L2约束非负矩阵分解的上肢运动角度估计方法，本发明提出局部L2约束非负矩阵分解算法用于解决多自由度连续运动角度估计中对不同自由度解耦不充分且解耦效果不稳定的问题。首先对肌电信号进行预处理和特征提取，然后使用NMFLC分解肌电信号获取协同元矩阵，使用非负最小二乘法获得激活系数，最后通过同一自由度的正反激活系数的线性组合获得该自由度的估计角度。本发明提出的方法能够对非激活自由度实现更好的抑制效果，充分解耦单自由度动作，并且该方法实现的解耦效果更加稳定，一定程度上提高了多自由度连续运动角度估计的准确性。

本发明授权基于局部L2约束非负矩阵分解的上肢运动角度估计方法在权利要求书中公布了：1.基于局部L2约束非负矩阵分解的上肢运动角度估计方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、人体上肢肌电信号采集，用户依次完成手部的单自由度动作和多自由度动作，采用Trigno肌电采集系统，在靠近肘关节处均匀放置多个无线电极，采集人体肌电信号； 步骤二、对原始肌电信号进行预处理和特征提取，对采集到的原始肌电信号依次进行高通滤波、全波整流和低通滤波，然后采用不重叠时间窗分割肌电信号，并提取该时间窗内肌电信号的时域特征； 步骤三、分解肌电特征信号获取协同元矩阵，使用NMFLC将肌电特征信号分解为协同元和激活系数的乘积，将协同元矩阵用于人体运动中关节自由度的角度估计； 所述步骤三具体包括： 设定肌电信号特征矩阵为ZM×T，M和T分别为采集通道数和样本个数，肌电状态近似成协同元矩阵WM×2N及其激活系数矩阵F2N×T的乘积： 式1中，Wi+-为第i个协同元，每个元素大小代表不同肌肉在这个协同元中的贡献，N为运动涉及的自由度的个数，本方法中N＝2，上标“+”“-”分别同一自由度下的正反方向，Fi+-是Wi+-的激活向量，代表第i个协同元的激活程度； 肌电特征矩阵表示为 式2中，F1j+-j＝1,2,3,4和F2j+-j＝1,2,3,4分别为对应DOF1和DOF2的激活系数，在单自由度运动中，Fij+-i＝j＝1,2是目标自由度的激活系数，Fij+-i≠j；i,j＝1,2为非目标自由度的激活系数； 采用NMFLC方法分解肌电特征矩阵，其目标函数为： s.t.WM×2N≥0,F2N×T≥033 式3中，λ为正则化系数，通过交叉验证获得；C为与F大小相等的约束矩阵，在训练开始前确定C的大小，C中对应非目标自由度激活系数的元素为1，其他元素为0； 通过乘法迭代方法求解： W＝W.*ZFT.WFFT4 F＝F.*WTZ.WTWF+2λC.*F5 协同矩阵W将用于测试集角度估计； 步骤四、获取测试集激活系数并估计关节运动中不同自由度的角度； 所述步骤四具体包括： 使用非负最小二乘法获得测试集肌电信号激活系数， 式6中，为测试集肌电特征矩阵，包含两个单自由度动作和多自由度动作的肌电时域特征，W为式5求得的协同元矩阵， 为测试集激活系数， 通过同一自由度下两个激活系数的线性组合获得该自由度的运动角度估计， τiji,j＝1,2的大小根据动作角度范围调整； 将平均信噪比分母改为预测角度与实际角度差值的绝对值； 式8中，i表示第i个单自由度动作，Ti,Ti+1]为第i个单自由度动作的时间，Factt、Finactt分别为目标自由度和非目标自由度的估计角度，Hinactt为非目标自由度的实际角度。

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