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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種基于神經特征和LSTM的手腕力矩在線估計方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117131396B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311088295.8，技術領域涉及：G06F18/23213；該發(fā)明授權一種基于神經特征和LSTM的手腕力矩在線估計方法是由徐寶國;楊心昊;高澤林;宋愛國設計研發(fā)完成，并于2023-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經特征和LSTM的手腕力矩在線估計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于神經特征和LSTM的手腕力矩在線估計方法，包括以下步驟：（1）實驗人員保持手臂不動，通過手腕對力矩傳感器施加力矩；（2）同步采集力矩傳感器的數據和高密度表面肌電信號；（3）使用盲源分離算法對高密度表面肌電信號進行分解，得到運動單位尖峰隊列MUST；（4）基于原始HD?sEMG信號和分解得到的MUST，構建輸入輸出向量，對LSTM進行訓練，同時將神經特征的放電率與力矩進行多項式回歸；（5）通過滑動窗口計算CST的實時放電率DR用于力矩的實時估計。本發(fā)明用于機械假手的自然控制與實時控制，能夠為殘障人士提供更好的交互體驗，同時也能廣泛應用于康復機器人、人機交互等領域。

本發(fā)明授權一種基于神經特征和LSTM的手腕力矩在線估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經特征和LSTM的手腕力矩在線估計方法，其特征在于：包括以下步驟： 1訓練數據準備： 實驗前，將高密度電極片附著在被試小臂的伸肌和屈肌部分，完成后，被試按照實驗范式執(zhí)行指定動作；通過高密度電極片采集sEMG，通道數為64通道、128通道或256通道；同時，通過力矩傳感器測量力矩大小；對采集得到的數據進行預處理，用于后續(xù)的離線訓練； 2盲源分離得到MUST： 針對預處理后的數據，使用盲源分離算法得到各個獨立的運動單位動作電位隊列信號MUAPt和相對應的分離向量，并通過Kmeans聚類算法識別出神經放電脈沖，從而得到MUST；MUST是一個0-1序列，0代表該MU當前時刻沒有動作電位產生，1代表該MU當前時刻處于放電激活狀態(tài)； 3LSTM神經網絡學習和多項式回歸： 針對原始的HD-sEMG和分解得到的MUSTs，構建序列到序列的LSTM分類器；假設高密度電極片有M個通道，盲源分離得到了N個MUST，那么每一個時間步下，M個通道的sEMG信號組成了一個M維的輸入特征向量，N個當前時間步下的MUST值經過處理后構成了一個N維輸出列向量；使用上述輸入輸出對LSTM進行訓練，得到一個能夠從原始HD-sEMG信號識別出MU是否發(fā)放的神經網絡； 分解得到的MUSTs累加后得到CST，計算CST的尖峰數目，并與升采樣后的力矩進行多項式回歸，確定回歸多項式； 4滑動窗口在線估計力矩： 對在線采集的HD-sEMG信號，每一個新的時間戳，M個通道各自能夠獲得一個新的sEMG采樣數據，共同構成M維輸入向量，經過LSTM網絡的計算，能夠得到一個N維輸出向量；選取400ms的滑動窗口，在該窗口內計算累積脈沖串，通過多項式回歸實時估計手腕力矩。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東南大學，其通訊地址為：211189 江蘇省南京市江寧區(qū)東南大學路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。