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申请/专利权人：岳正检测认证技术有限公司;滨州职业学院
摘要：本发明提出了一种基于机器学习的肌电信号去噪方法，涉及信号处理技术领域，具体步骤为：收集肌电信号数据并预处理、构建第一处理模块、构建优化处理网络、构建第二处理模块、构建肌电信号数据去噪处理模型、肌电信号数据去噪处理模型训练及检测；同时提出了肌电信号数据去噪处理模型，其中，第一处理模块使用奇异值分解的方法将带有噪声的肌电数据分解为子信号，具有很强的鲁棒性和稳定性，可以保持肌电信号的主要特征，基于机器学习方法构造的优化处理网络能够处理复杂和多变的噪声环境，提高肌电信号质量，第二处理模块结合奇异值分解和神经网络的优势，有效地去除了信号的噪声，从而实现对肌电信号去噪的目的。
主权项：1.一种基于机器学习的肌电信号去噪方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、收集带有噪声的肌电信号数据，对肌电信号进行数据预处理操作；S2、构建第一处理模块，包含奇异值分解；S3、构建优化处理网络，包括输入层、中间层和输出层；S4、构建第二处理模块，包含损失函数和反向传播；S5、构建肌电信号数据去噪处理模型，包含输入、第一处理模块、优化处理网络、第二处理模块和输出；S6、肌电信号数据去噪处理模型训练及检测，使用肌电数据集训练肌电信号数据去噪处理模型，训练完成后，获取需要去除噪声的肌电信号，输入到肌电信号数据去噪处理模型，得到去噪后的肌电信号。
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权利要求：
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