中科南京人工智能創新研究院趙琳琳獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中科南京人工智能創新研究院申請的專利輕量化的表面肌電信號分類方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120470377B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510936867.6，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權輕量化的表面肌電信號分類方法及系統是由趙琳琳設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。
本輕量化的表面肌電信號分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種輕量化的表面肌電信號分類方法及系統，該方法包括：獲取原始表面肌電信號；維持能夠追蹤信號生理基線變化的動態基準向量；利用動態基準向量對原始信號進行標準化，并根據該向量生成通道混合矩陣；從標準化信號中提取局部時頻特征圖；應用通道混合矩陣對局部時頻特征圖進行變換，以輸出能夠自適應肌肉協同模式變化的協同自適應特征圖；通過融合了狀態空間模型與多頭自注意力機制的并行序列建模模塊，對協同自適應特征圖進行處理，得出最終的動作類別。本發明提升了模型對個體差異和肌肉疲勞的魯棒性，在保持高分類精度的同時，具備輕量化、低延遲的優點，適用于移動或可穿戴設備。
本發明授權輕量化的表面肌電信號分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種輕量化的表面肌電信號分類方法，由預設的分類系統執行，其特征在于，包括： 獲取多通道的原始表面肌電信號；維護能夠追蹤其生理基線變化的動態基準向量； 利用動態基準向量對原始表面肌電信號進行標準化，生成標準化肌電信號并從中提取局部時頻特征圖； 根據動態基準向量，生成通道混合矩陣； 應用通道混合矩陣對局部時頻特征圖進行變換，輸出協同自適應特征圖； 對協同自適應特征圖執行序列建模與分類，得出吞咽動作類別； 生成通道混合矩陣并輸出協同自適應特征圖，包括： 由參數生成網絡對動態基準向量進行解析，構建通道混合矩陣； 通過通道混合矩陣對局部時頻特征圖進行線性重構，自適應地調整各特征通道間的依賴關系，獲得協同自適應特征圖； 參數生成網絡為多層感知機；多層感知機接收動態基準向量作為輸入，其輸出即為通道混合矩陣。
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中科南京人工智能創新研究院，其通訊地址為：211135 江蘇省南京市江寧區創研路266號麒麟人工智能產業園3號樓3樓；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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